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iris-data.csv
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iris-data.csv
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iris.data.csv
5星 · 资源好评率100%
Iris数据集在模式识别研究领域应该是最知名的数据集了，有很多文章都用到这个数据集。这个数据集里一共包括150行记录，其中前四列为花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度等4个用于识别鸢尾花的属性，第5列为鸢尾花的类别（包括Setosa，Versicolour，Virginica三类）。也即通过判定花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度的尺寸大小来识别鸢尾花的类别。
iris data csv
共148个样本 四列属性值 一列分类label。 虹膜花数据集或费舍尔的虹膜数据集是一个多变量数据集介绍英国统计学家和生物学家罗纳德·费雪在他1936年的论文中使用多个测量线性判别分析的分类问题为例。[1],它有时被称为安德森的虹膜数据集,因为埃德加·安德森收集数据来量化虹膜花的形态变化有关的三个物种。[2]的两三个物种收集加斯珀半岛“所有来自同一牧场,选在同一天和测量由同一人在同一时间同一装
iris data csv
共148个样本 四列属性值 一列分类label。 虹膜花数据集或费舍尔的虹膜数据集是一个多变量数据集介绍英国统计学家和生物学家罗纳德·费雪在他1936年的论文中使用多个测量线性判别分析的分类问题为例。[1],它有时被称为安德森的虹膜数据集,因为埃德加·安德森收集数据来量化虹膜花的形态变化有关的三个物种。[2]的两三个物种收集加斯珀半岛“所有来自同一牧场,选在同一天和测量由同一人在同一时间同一
iris.data.txt
5星 · 资源好评率100%
150个 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
iris.data.csv 机器学习 数据样本
iris.data.csv ---- 虹膜 机器学习 采集数据样本 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa ……………………………… 共150个实例。
iris.data.csv：鸢尾花csv格式数据集，用于机器学习训练的经典数据集。
Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。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。
iris.csv 鸢尾花数据
鸢尾花数据，通过该数据可以进行聚类分析： k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
iris.data.txt文件
以莺尾花的特征作为数据来源，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，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。
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）。
鸢尾花数据集Iris.csv
来自scikit-learn官网的iris数据集，该数据集共150条记录，每条记录4个特征，包括3个鸢尾花的类别
iris.data.csv.7z
iris.data.csv.7z
iris.data.csv 鸢尾花数据集
KNN算法例子的鸢尾花数据集
iris.data.csv鸢尾花csv格式数据集
鸢尾花csv格式数据集,Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。 通过花萼长度、宽度、长度、宽度4个属性预测鸢尾花卉属于哪一类。 数据无空格
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