5.1 3.5 1.4 0.2 1
4.9 3 1.4 0.2 1
4.7 3.2 1.3 0.2 1
4.6 3.1 1.5 0.2 1
5 3.6 1.4 0.2 1
5.4 3.9 1.7 0.4 1
4.6 3.4 1.4 0.3 1
5 3.4 1.5 0.2 1
4.4 2.9 1.4 0.2 1
4.9 3.1 1.5 0.1 1
5.4 3.7 1.5 0.2 1
4.8 3.4 1.6 0.2 1
4.8 3 1.4 0.1 1
4.3 3 1.1 0.1 1
5.8 4 1.2 0.2 1
5.7 4.4 1.5 0.4 1
5.4 3.9 1.3 0.4 1
5.1 3.5 1.4 0.3 1
5.7 3.8 1.7 0.3 1
5.1 3.8 1.5 0.3 1
5.4 3.4 1.7 0.2 1
5.1 3.7 1.5 0.4 1
4.6 3.6 1 0.2 1
5.1 3.3 1.7 0.5 1
4.8 3.4 1.9 0.2 1
5 3 1.6 0.2 1
5 3.4 1.6 0.4 1
5.2 3.5 1.5 0.2 1
5.2 3.4 1.4 0.2 1
4.7 3.2 1.6 0.2 1
4.8 3.1 1.6 0.2 1
5.4 3.4 1.5 0.4 1
5.2 4.1 1.5 0.1 1
5.5 4.2 1.4 0.2 1
4.9 3.1 1.5 0.2 1
5 3.2 1.2 0.2 1
5.5 3.5 1.3 0.2 1
4.9 3.6 1.4 0.1 1
4.4 3 1.3 0.2 1
5.1 3.4 1.5 0.2 1
5 3.5 1.3 0.3 1
4.5 2.3 1.3 0.3 1
4.4 3.2 1.3 0.2 1
5 3.5 1.6 0.6 1
5.1 3.8 1.9 0.4 1
4.8 3 1.4 0.3 1
5.1 3.8 1.6 0.2 1
4.6 3.2 1.4 0.2 1
5.3 3.7 1.5 0.2 1
5 3.3 1.4 0.2 1
7 3.2 4.7 1.4 2
6.4 3.2 4.5 1.5 2
6.9 3.1 4.9 1.5 2
5.5 2.3 4 1.3 2
6.5 2.8 4.6 1.5 2
5.7 2.8 4.5 1.3 2
6.3 3.3 4.7 1.6 2
4.9 2.4 3.3 1 2
6.6 2.9 4.6 1.3 2
5.2 2.7 3.9 1.4 2
5 2 3.5 1 2
5.9 3 4.2 1.5 2
6 2.2 4 1 2
6.1 2.9 4.7 1.4 2
5.6 2.9 3.6 1.3 2
6.7 3.1 4.4 1.4 2
5.6 3 4.5 1.5 2
5.8 2.7 4.1 1 2
6.2 2.2 4.5 1.5 2
5.6 2.5 3.9 1.1 2
5.9 3.2 4.8 1.8 2
6.1 2.8 4 1.3 2
6.3 2.5 4.9 1.5 2
6.1 2.8 4.7 1.2 2
6.4 2.9 4.3 1.3 2
6.6 3 4.4 1.4 2
6.8 2.8 4.8 1.4 2
6.7 3 5 1.7 2
6 2.9 4.5 1.5 2
5.7 2.6 3.5 1 2
5.5 2.4 3.8 1.1 2
5.5 2.4 3.7 1 2
5.8 2.7 3.9 1.2 2
6 2.7 5.1 1.6 2
5.4 3 4.5 1.5 2
6 3.4 4.5 1.6 2
6.7 3.1 4.7 1.5 2
6.3 2.3 4.4 1.3 2
5.6 3 4.1 1.3 2
5.5 2.5 4 1.3 2
5.5 2.6 4.4 1.2 2
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5.6 2.7 4.2 1.3 2
5.7 3 4.2 1.2 2
5.7 2.9 4.2 1.3 2
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5.1 2.5 3 1.1 2
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7.2 3.6 6.1 2.5 3
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6.4 3.2 5.3 2.3 3
6.5 3 5.5 1.8 3
7.7 3.8 6.7 2.2 3
7.7 2.6 6.9 2.3 3
6 2.2 5 1.5 3
6.9 3.2 5.7 2.3 3
5.6 2.8 4.9 2 3
7.7 2.8 6.7 2 3
6.3 2.7 4.9 1.8 3
6.7 3.3 5.7 2.1 3
7.2 3.2 6 1.8 3
6.2 2.8 4.8 1.8 3
6.1 3 4.9 1.8 3
6.4 2.8 5.6 2.1 3
7.2 3 5.8 1.6 3
7.4 2.8 6.1 1.9 3
7.9 3.8 6.4 2 3
6.4 2.8 5.6 2.2 3
6.3 2.8 5.1 1.5 3
6.1 2.6 5.6 1.4 3
7.7 3 6.1 2.3 3
6.3 3.4 5.6 2.4 3
6.4 3.1 5.5 1.8 3
6 3 4.8 1.8 3
6.9 3.1 5.4 2.1 3
6.7 3.1 5.6 2.4 3
6.9 3.1 5.1 2.3 3
5.8 2.7 5.1 1.9 3
6.8 3.2 5.9 2.3 3
6.7 3.3 5.7 2.5 3
6.7 3 5.2 2.3 3
6.3 2.5 5 1.9 3
6.5 3 5.2 2 3
6.2 3.4 5.4 2.3 3
5.9 3 5.1 1.8 3
基于MATLAB的鸢尾花数据集分类
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2018-05-16
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CyberNinja2023-07-28这个文件的结构合理，逻辑清晰，能够很好地帮助读者理解和复现分类算法的过程。
村上树树8252023-07-28我很喜欢这个文件，它提供了一个简单而有效的方式来理解和应用机器学习算法。
ShepherdYoung2023-07-28这个文件的代码规范很好，注释详细，使得即使对MATLAB不太熟悉的人也能轻松上手。
ai2023-07-28这个文件很有用，清晰地演示了如何使用MATLAB对鸢尾花数据集进行分类。
乖巧是我姓名2023-07-28作者在介绍鸢尾花数据集的背景知识方面做得很好，让人感觉到在理论基础上的实用性。
