本文用 Python 实现了 BP 神经网络分类算法,根据鸢尾花的 4 个特征,实现 3
种鸢尾花的分类。
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据
iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据
iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据
iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 sklearn 数据集 文件夹中的数据
不同数据集里数据都是一样的,只是为了程序使用方便而做了一些格式的变
动。
1.数据准备
鸢尾花数据集包含 4 种特征,萼片长度(Sepal Length)、萼片宽度(Sepal
Width)、花瓣长度(Petal Length)和花瓣宽度(Petal Width),以及 3 种鸢
尾花 Versicolor、Virginica 和 Setosa。
数据集共 151 行,5 列:
� 第 1 行是数据说明,“150”表示共 150 条数据;“4”表示特征数;“setosa、
versicolor、virginica”是三类花的名字
� 第 2 行至第 151 行是 150 条数据
� 第 1 至 4 列是 Sepal Length、Sepal Width、Petal Length、Petal Width 4 个特征
� 第 5 列是花的类别,用 0、1、2 表示