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鸢尾花iris数据集

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用matlab实现用Bp神经网络对iris数据集进行分类（以及影响分类性能的参数条件）这篇文章的数据集

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鸢尾花IRIS数据集-聚类分析机器学习

鸢尾花数据集 iris.data

经过数据再组合后的鸢尾花数据集，使得其更加适合划分为训练集与测试集。

鸢尾花数据集iris.zip

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iris.csv鸢尾花数据集下载

鸢尾花数据集

KNN 鸢尾花分类

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对鸢尾花数据进行分类，使用KNN算法，可直接在matlab上运行。

MATLAB 对iris数据集进行PCA

matlab PCA的m文件。数据集Iris是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。 CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。 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。其中

鸢尾花数据集

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鸢尾花数据集

Iris.csv/鸢尾花数据集

鸢尾花数据集可能是模式识别、机器学习等领域里被使用最多的一个数据集了，很多教材用这份数据来做案例鸢尾花数据集共收集了三类鸢尾花，即Setosa鸢尾花、Versicolour鸢尾花和Virginica鸢尾花，每一类鸢尾花收集了50条样本记录，共计150条。数据集包括4个属性，分别为花萼的长、花萼的宽、花瓣的长和花瓣的宽

iris 鸢尾花数据集

鸢尾花Iris数据集txt文件

聚类分析

Iris数据集（鸢尾花数据集）csv格式无空格完美版

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。可通过花萼长度，花萼...

iris鸢尾花标准数据集

iris鸢尾花标准数据集Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含3类共150条记录，每类各50个数据，每条记录都有4项特征：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度...

鸢尾花（iris）数据集，用于机器学习训练，预测的经典数据集, csv格式

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Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。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。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的...

鸢尾花数据集iris.csv

鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学资料，被机器学习研究人员大量使用。它包含了150组实例，4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类（setosa,versicolor,virginica）。

基于MATLAB的鸢尾花数据集分类

MATLAB平台下实现构造前馈神经网络，实现BP算法，对鸢尾花数据集进行分类。

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码，数据集有Excel、data、txt文件格式，代码有data、txt格式演示

典型相关分析matlab实现代码-iris:利用逻辑回归的方法对鸢尾花数据集进行分类

来自 Fisher (1936) 的 Iris Setosa 数据（50x4 矩阵）的主成分分析：该代码生成作为表格导入的 Iris 数据的帕累托图、载荷图和双图。-matlab开发

该代码工作正常。数据点需要编号为 1 到 50。您可以看到我尝试使用 'ObsLabels',num2cell(1:50)' 标记图中点的位置。我在尝试使用 ObsLabels 标记点的每个位置前面放置了一个 %。 Excel 电子表格中的任何 50x4 数字矩阵都适用于此演示。决定使用 Iris Setosa 数据是任意的。任何有关如何添加到此代码以便样本编号与双图中的每个符号一起出现的

MATLAB做出鸢尾花数据集矩阵源代码.zip

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Iris 鸢尾花数据集.rar

这是在机器学习领域常用的Iris 鸢尾花公开数据集，压缩包中包含数据集和数据集中各个变量的介绍。该数据集一般在多分类问题上用的比较多。

Iris数据集（鸢尾花数据集），无格式linux机器学习专用版

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。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现）

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SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现）附带可视化图片

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鸢尾花iris数据集

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