python实现鸢尾花三种聚类算法(K meansAGNESDBScan)

经典的鸢尾花(Iris)数据集 数据集内共包含3类鸢尾花的150条记录,每类花有 50 条数据;每条记录都有 4 个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度

KNN算法例子的鸢尾花数据集

使用python语言使用seaborn进行鸢尾花数据集的数据可视化,Nerver give up!!

我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

标准数据集，做分类和聚类用的比较多，适合机器学习和数据挖掘课程使用

复现鸢尾花数据集可视化分析

基于鸢尾花的数据预测模型多种模型预测比较逻辑回归k近邻决策树随机森林XGB SVC GaussianNB

本文详细介绍了鸢尾花数据集的三种分类和四种特征，包括分别属于Setosa、Versicolor、Virginica三种类别的花朵的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，同时还提供了详细数据分析和可视

使用SVM（支持向量机）进行鸢尾花的分类。能够正确地运行。

MATLAB平台下实现构造前馈神经网络，实现BP算法，对鸢尾花数据集进行分类。