鸢尾花数据分析与建模1
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2022-08-08
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基于鸢尾花数据的分析与建模
（目标：基于鸢尾花数据进行数据探索和分析，并建立合理的分类模型）
摘要：本文对鸢尾花数据集进行探索性数据分析，以可视化、特征相关程度分析
等方式对不同的特征属性进行分析。针对该类非线性可分多分类问题，本文基于
多层前馈神经网络训练了一个高效的分类器，实验结果显示该分类器准确率为
98%。
一、 数据集与数据探索
1.1 数据集介绍
（介绍你所用数据集的基本信息，来源以及需要解决的问题）
鸢尾花是一种在世界各地广泛发现的开花植物，包含超过 300 个不同品种，每个品种
表现出不同的的物理特征，如花和叶的形状和大小。鸢尾花数据集最早由 Ronald Fisher 在
他关于判别分析的开创性著作《在分类学问题中使用多个度量值》（Fisher，1936）中提出。
花瓣是花的内部部分，颜色比较鲜明，萼片是花的外部，通常是绿色的。然而，在鸢尾花中，
萼片和花瓣都是紫色的，但是可以通过形状差异彼此区分，鸢尾花属性如图 1-1。
图 1.1：鸢尾花属性示意图
Iris 数据集包含三个不同种类（Iris setosa、Iris virginica 和 Iris versicolor）的 150 个观察
数据，每种有 50 个观察数据。每个观察数据包括四个属性：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）。第五个属性
是观察到的物种的名称，分别为 Iris setosa、Iris virginica 和 Iris versicolor。
郭逗
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