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鸢尾花数据集（TXT格式，可直接使用）

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简介：
这段资料提供了一个便于使用的鸢尾花数据集，以纯文本格式呈现，方便使用者无需额外转换即可直接导入并进行分析。适合初学者和研究者探索机器学习分类问题。 Iris 植物数据库 注意： 数据集特征： - 实例数量：150（每个类别有 50） - 属性数量：4个数值预测属性加上分类标签 - 特征信息： - 萼片长度，单位为厘米 - 萼片宽度，单位为厘米 - 花瓣长度，单位为厘米 - 花瓣宽度，单位为厘米 - 分类：Iris-setosa、Iris-versicolour 和 Iris-virginica 总结统计信息： | 特征 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 | |-----------|--------|---------|----------|-------| | 萼片长度 | 4.3 cm | 7.9 cm | 5.84 cm | 0.83cm | | 萼片宽度 | 2.0 cm | 4.4 cm | 3.05 cm | 0.43cm | | 花瓣长度 | 1.0 cm | 6.9 cm | 3.76 cm | 1.76cm | | 花瓣宽度 | 0.1 cm | 2.5 cm | 1.20 cm | 0.76cm | - 缺失值：无 - 分类分布：每个类别占33.3% - 创作者：R.A.Fisher - 提供者：Michael Marshall - 时间：1988年7月

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  • 鸢尾花数据集（TXT格式，可直接使用）
    优质
    这段资料提供了一个便于使用的鸢尾花数据集，以纯文本格式呈现，方便使用者无需额外转换即可直接导入并进行分析。适合初学者和研究者探索机器学习分类问题。 Iris 植物数据库 注意： 数据集特征： - 实例数量：150（每个类别有 50） - 属性数量：4个数值预测属性加上分类标签 - 特征信息： - 萼片长度，单位为厘米 - 萼片宽度，单位为厘米 - 花瓣长度，单位为厘米 - 花瓣宽度，单位为厘米 - 分类：Iris-setosa、Iris-versicolour 和 Iris-virginica 总结统计信息： | 特征 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 | |-----------|--------|---------|----------|-------| | 萼片长度 | 4.3 cm | 7.9 cm | 5.84 cm | 0.83cm | | 萼片宽度 | 2.0 cm | 4.4 cm | 3.05 cm | 0.43cm | | 花瓣长度 | 1.0 cm | 6.9 cm | 3.76 cm | 1.76cm | | 花瓣宽度 | 0.1 cm | 2.5 cm | 1.20 cm | 0.76cm | - 缺失值：无 - 分类分布：每个类别占33.3% - 创作者：R.A.Fisher - 提供者：Michael Marshall - 时间：1988年7月
     
  • 鸢尾花(Iris)数据集，TXT格式，Matlab可直接调用
    优质
    本资源提供经典的鸢尾花数据集（Iris dataset），以TXT文件形式呈现，便于在Matlab环境中直接读取与分析，适用于机器学习入门及分类算法研究。 Iris数据集是一个常用的分类实验数据集，由Fisher在1936年收集整理而成。这个数据集包含5个属性：花萼长度（单位为cm）、花萼宽度（单位为cm）、花瓣长度（单位为cm）和花瓣宽度（单位为cm），以及鸢尾花的种类信息，包括Iris Setosa、Iris Versicolour 和 Iris Virginica三种类型。每种类型的样本数量各50个。 该数据集主要用于分类操作中的实验研究，并且其中的一个物种与其他两个物种是线性可分的，而另外两种则不是线性可分的。此外，在MATLAB环境下可以直接通过“load(iris.txt)”命令加载txt格式的数据文件进行使用。
     
  • 鸢尾花数据集（Excel格式）
    优质
    简介：鸢尾花数据集（Iris Dataset）是一个经典的机器学习数据集合，包含150个样本和4个特征变量，用于分类分析。本文件提供该数据集以Excel格式，便于数据探索与建模使用。 这是我进行KNN分类时所用的资源：训练集包含105个数据，测试集包含45个数据；前四列为特征，第五列为类别，“setosa”视为1，“versicolor”视为2，“virginica”视为3；测试集中的顺序略有调整。
     
  • 鸢尾花数据集（CSV格式）- iris.csv
    优质
    简介：鸢尾花数据集（iris.csv）包含150个样本，描述了三种鸢尾花卉的萼片和花瓣尺寸，广泛用于分类模型训练与验证。 鸢尾花数据集的CSV格式包含header，可以直接下载使用。
     
  • 鸢尾花数据集（CSV格式） Iris
    优质
    鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个分类标签，用于机器学习中的分类问题。此版本为CSV格式。 标准数据集通常用于分类和聚类任务，在机器学习和数据挖掘课程中较为常用。
     
  • 鸢尾花标准数据集（Excel格式）
    优质
    本资料为鸢尾花分类的经典数据集，包含150个样本、4个特征变量及类别标签，以Excel表格形式提供，适用于机器学习与数据分析初学者。 iris莺尾花标准数据集（Excel格式）
     
  • 鸢尾花的CSV格式数据集（iris.data.csv）
    优质
    鸢尾花的CSV格式数据集（iris.data.csv）包含了150个不同种类鸢尾花的测量记录，每种50个样本。每个样本包括了花瓣和萼片的长度与宽度四个属性。该数据常用于机器学习中的分类算法训练。 鸢尾花CSV格式数据集（Iris），又称鸢尾花卉数据集，是一类用于多重变量分析的数据集合。该数据集通过测量花瓣和萼片的长度及宽度这四个属性来预测鸢尾花卉所属的具体种类。需要注意的是，原始数据中不包含任何空格字符。
     
  • 鸢尾花标准数据集（Excel格式）
    优质
    本资源提供经典的鸢尾花分类数据集，包含150个样本及每样例的4个特征变量，适用于机器学习中的监督学习任务。以Excel表格形式呈现，便于数据分析和模型训练。 Iris数据集以莺尾花的特征作为数据来源，包含150个样本，并分为三类，每类各有50个样本，每个样本包括4个属性。这些测量值涵盖了植物花朵不同部位的长度和宽度，在数据挖掘和分类算法中被广泛用作测试集或训练集。Iris数据集中包含了三种莺尾花：setosa、versicolor 和 virginica。
     
  • 鸢尾花数据集
    优质
    鸢尾花数据集是一份广泛用于机器学习分类算法测试的经典资料集合，包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个类别标签。 莺尾花数据集是机器学习算法常用的数据集之一，可以从原始网站上下载。目前该数据集已经共享出来供大家学习使用，并以txt文档的形式提供，便于调用。
     
  • 鸢尾花数据集
    优质
    简介：鸢尾花数据集是机器学习中广泛使用的一个经典分类任务数据集，包含150个样本和4个特征变量，用于识别三种不同种类的鸢尾花。 数据集包含四种类型的文件：有标签的csv文件、无标签的csv文件、有标签的text文件以及无标签的text文件。 Iris 数据集又称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。该数据集共有150个样本，分为3类，每类各包含50个样本。每个样本包括4个属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过这四个属性可以预测鸢尾花卉属于哪一类（Setosa、Versicolour 或 Virginica）。