鸢尾花数据集（iris.txt）是广泛应用于人工智能和数据科学领域的常用数据集之一。该数据集由著名的科学家Fisher收集整理，包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含四个属性。鸢尾花数据集的特点是其以简练的属性描述了鸢尾花三个品种之间的差异，不仅可以用于分类实验，还可以用于其他机器学习场景。除MATLAB外，其他软件也可很方便地读取鸢尾花数据集。赶快下载这份数据，做自己的实验吧！
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基于PCA模型的鸢尾花数据可视化
非常非常简洁的演讲时使用的ppt,我的眼睛以脱稿为主,所以本ppt内容很少,很少
和博客内容的配套数据集，Numpy统计分析基础-排序、去重、统计函数。数据可视化分析iris尾花-txt、csv数据集.zip
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性
包括两个文件，kmeans聚类算法cpp文件，和用于测试的鸢尾花数据集txt文件，代码带详细注释，简洁明了，下载之后马上可以进行测试
本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集(Iris)。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据集,
人工智能实验4bp神经网络(实验)实验五-Hopfield神经网络数据集
利用感知器算法进行鸢尾花数据分类，还包含一个异或算法，可以解决非线性分类问题
如何在C++中使用决策树算法来解决鸢尾花分类问题。首先，我们需要准备鸢尾花数据集，可以从网上下载或使用内置数据集。接下来，对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取和标签编码。决策树是一种基于树形结构
模式识别鸢尾花分类，matlab程序，总共3类鸢尾花进行分类。
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