鸢尾花数据集是英国统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔在1936年的论文《在分类学问题中使用多重测量》中引入的一个多变量数据集。它有时被称为Anderson虹膜数据集,因为Edgar Anderson收集数据来量化三个相关物种的虹膜花的形态变化。该数据集由三种鸢尾花(Setosa、virginica和versicolor)各50个样本组成。每个样本测量了四...
Iris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别,分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。 数据集共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4项特征,通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。 iris数据集包含在sklearn库当中,具体在skle...
在机器学习中,大部分数据均是矩阵类型的:我们先看一下鸢尾花数据: 鸢尾花有四个属性:花瓣长度、宽度、花萼长度、花萼宽度,每一组属性成为一个样本,属性称为样本的特征,四个属性确定了鸢尾花的类别,也称为标签,由此形成了数据集{(x, d)}。此数据可以用于分析鸢尾花的类别。 对于非数字的数据,我们要将他们映射...
4.petal width(花瓣宽度) 对应一个150行4列的矩阵,本文思路是通过PCA压缩数据将其从150行四列变成150行3列,4维变3维(每个特征对应一个维度) 在网上看了很多,k-means和PCA的结果都是二维的,我想用三维图来展示分类的的效果图就自己将代码改了一下。发个博客记录一下代码,思想大概就是将鸢尾花4维的数据转为...
一、鸢尾花数据集简介 鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习领域中最著名的数据集之一，由英国统计学...
1.4花瓣宽度(petal width):以厘米(cm)为单位测量的鸢尾花花瓣的宽度。 2.类别分布: 鸢尾花数据集中共有3个类别,分别是Setosa、Versicolor和Virginica。每一个类别包含50个样本。 2.1 Setosa:这是鸢尾花数据集中的第一个类别,包含了50个样本。这些样本具有较小的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 2.2 Versi...
鸢尾花数据集包含了150个样本,每个样本有4个特征,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这四个特征都以厘米为单位进行测量。根据这四个特征,每个样本被分为三个类别之一:山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。 下面是鸢尾花数据集中的一些样本示例: 样本1:花萼...
鸢尾花数据集的CSV版本可以在多个地方找到,例如: GitHub:许多开源项目会将常用数据集包含在代码库中,你可以在GitHub上搜索iris.csv找到多个版本的鸢尾花数据集。 UCI机器学习库:UCI机器学习库(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)是机器学习领域最著名的数据集仓库之一,它提供了鸢尾花数据集的多种格式,...
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。假定现在出现了一株鸢尾植物,如何通过其所具有的特征来推断出它属于三类中的哪一类?这就是机器学习中的分类问题了。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,鸢尾有三个亚属,分别是山鸢尾 (Iris-setosa),变色鸢尾(Iris...