python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）
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包含python代码与数据集，可直接运行。一组鸢尾花数据集，这组数据集有100个样本点，用SVM来预测这些鸢尾花数据集中哪些是山鸢尾花，哪些是非山鸢尾花。
这是一个鸢尾花的特征(sepal_length:花萼长度;sepal_width:花萼宽度;petal_length:花瓣长度;petal_width:花瓣宽度)和标签(setosa(山鸢尾);ver
鸢尾花数据集,标准150个
该数据集是用于机器学习中的多分类问题处理。该数据集一共包含4个特征变量,1个类别变量。共有150个样本,iris是鸢尾植物,这里存储了其萼片和花瓣的长 宽,共4个属性,鸢尾植物分三类。
鸢尾花数据实训用
这段时间,自己学习了一些有关机器学习的算法,现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。 这些算法都是直接使用的skearn库的算法,并未自己编写。 鸢尾花的降维 import matplotlib.p
鸢尾花卉数据集,里面有完整的数据集,以供机器学习,模糊聚类学习使用
机器学习中经典的鸢尾花数据集,可用于理解分类问题的算法。这份数据在原始数据的基础上,更改了表头部分,便于数据的使用。
鸢尾花数据,通过该数据可以进行聚类分析: k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,
鸢尾花（iris)数据集,提供大家下载，方便进行各种学习。包括txt,cvs格式，可以直接使用。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成
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