1.2数据集的种类 鸢尾花数据集包含了三个不同种类的鸢尾花,分别是山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。每一个种类的鸢尾花在特征上都有一定的差异。 1.3数据集的规模 鸢尾花数据集共有150个样本,每一个样本有四个特征。数据集被广泛应用于机器学习和模式识别领域,成为...
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...
一、数据集概述 1.1数据来源 鸢尾花数据集是由Fisher在20世纪30年代通过对鸢尾花进行测量所得。他收集了三个品种的鸢尾花,分别是山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。 1.2数据特征 该数据集包含了150个样本,每个样本有四个特征,分别是花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花...
以下是对鸢尾花数据集的详细描述: 1.数据集的基本信息: -数据集名称:鸢尾花数据集 -数据集大小:150个样本 -特征数量:4个特征 -类别数量:3个类别 2.特征描述: -花萼长度(sepal length):以厘米为单位测量的花萼的长度 -花萼宽度(sepal width):以厘米为单位测量的花萼的宽度 -花瓣长度(petal length):以厘米为...
1.数据集名称:鸢尾花数据集 2.数据集描述:该数据集包含了150个样本,分为三个不同品种的鸢尾花:山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。每一个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 3.数据集来源:鸢尾花数据集由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年采集,并于1938年首次发布。 4.数据集结构:该数据...
1.1多维度特征:鸢尾花数据集包含了四个不同的特征,这使得该数据集成为了多维度特征的典型代表。这四个特征可以提供丰富的信息,有助于对鸢尾花进行准确的分类和预测。 1.2数据集的平衡性:鸢尾花数据集中的三个品种样本数量相等,每一个品种有50个样本。这种平衡性使得数据集更具可靠性和代表性,避免了因样本不平衡而...
鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一。这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔于 1936 年首次推出。他是英国统计学家和植物学家,他在本文中使用了这个例子 在分类学问题中使用多重测量, 这在今天经常被引用。数据集包含 3 个类,每个类 50 个实例。每...
KNN算法实现鸢尾花数据集分类 一、knn算法描述1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法。属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。 用二维的图例,说明knn算法,如下: ...
1.数据集介绍 鸢尾花数据集是由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher在1936年采集的。该数据集包含了3种不同品种的鸢尾花,分别是山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。每一个样本都由4个特征进行描述,包括花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal...
1.数据集概述: 鸢尾花数据集包含了150个样本,分为三个不同种类的鸢尾花:山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)。每个样本都有四个数值型特征:花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。 2.数据集来源: 鸢尾花数据集最早由Ronald ...