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鸢尾花数据集以mat文件形式存在。

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简介：
该鸢尾花数据集可以便捷地直接导入并应用于Matlab环境中进行操作和分析。

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  • 鸢尾花数据集的MAT文件
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    鸢尾花数据集的MAT文件包含了著名的Iris数据集，以矩阵形式存储于MATLab兼容格式中，便于机器学习和统计分析中的分类算法测试与开发。 鸢尾花数据集可以直接在MATLAB中导入使用。
  • 鸢尾花数据集（Excel格式）
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    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
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    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
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    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）。
  • 鸢尾花数据集
    优质
    简介：鸢尾花数据集是机器学习领域广泛使用的经典数据集之一，包含150个样本，每个样本有4个特征和一个分类标签，用于训练模型进行多类别的分类任务。 Iris数据集用于模式识别和模糊聚类的数据测试，是一个较为完整的数据集。
  • 数据集.zip-鸢尾花文件合集
    优质
    本数据集包含多种类型的鸢尾花信息，旨在支持分类任务和机器学习研究。下载后，请解压缩以访问各种格式的鸢尾花文件合集。 “iris.data” 和 “iris.names” 是两个文件。
  • 鸢尾花数据集（CSV格式）- iris.csv
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    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。
  • iris.data：鸢尾花数据集
    优质
    鸢尾花数据集包含3种 iris 鸢尾花的150个样本，每个样本有4个特征值和对应的类别标签，常用于分类算法的测试与验证。 鸢尾花数据集包含150行数据，每行包括4个特征值及一个目标值。 这四个特征分别是：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 目标值则为三种不同类别的鸢尾花，即Iris Setosa、Iris Versicolour 和 Iris Virginica。
  • 鸢尾花(Iris)数据集
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    鸢尾花数据集是由英国统计学家Ronald Fisher在1936年提出的一个经典分类学习数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征变量和一个类别标签。 Iris 鸢尾花数据集是一个经典的数据集，在统计学习和机器学习领域经常被用作示例。该数据集中包含3类共150条记录，每类各50个数据，每个记录都有4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。通过这四个特征可以预测鸢尾花卉属于哪一品种（iris-setosa, iris-versicolour 或者 iris-virginica）。