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在这个iris_集中.ipynb文件中，我们聚焦于鸢尾花数据集的分析和探索。首先，我们介绍了鸢尾花数据集的背景和特点，以及其对机器学习和数据挖掘领域的重要性。接着，我们详细解析了数据集中各个特征的含义
适用于聚类和分类测试用的数据集。
Iris 数据集是由 Fisher，1936 收集和整理的用于分类的常用实验数据集。Iris 利用 iris 的特征作为数据源，在分类操作中常用。数据集由来自 3 种不同类型虹膜的 50 个样本数据组
knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本,用KNN分类并输出分类精度。 data = sklear
iris鸢尾花的数据 一共有150个观测值 非常实用 方便,
Python——sklearn模块iris数据，可使用与机器学习、数据挖掘算法练习
iris数据库，mdb格式的，access数据库，实验有用
K-means算法的Matlab实现，内含经典Iris数据集，需要下载者将其转化为矩阵，作为算法的参数输入。
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直
该数据集只保留了原来iris(鸢尾花卉)数据集3个类virginica，versicolor和setosa中的versicolor和setosa，并将versicolor用0.0表示，setosa用1
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