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IRIS数据集（文本与表格形式）

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简介：
简介：IRIS数据集包含3种iris花的测量值，包括萼片和花瓣的长度宽度，常用于分类算法测试。此数据以文本及表格双形式展现便于分析研究。 IRIS数据集包含三个文本段落件和一个EXCEL表格，主要用于验证构建的神经网络的有效性。相关代码可以在网上找到。

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  • IRIS数据集（文本与表格形式）
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    简介：IRIS数据集包含3种iris花的测量值，包括萼片和花瓣的长度宽度，常用于分类算法测试。此数据以文本及表格双形式展现便于分析研究。 IRIS数据集包含三个文本段落件和一个EXCEL表格，主要用于验证构建的神经网络的有效性。相关代码可以在网上找到。
  • Iris数据集（TXT格式）
    优质
    本TXT文件包含Iris数据集，记录了三种鸢尾花的花萼与花瓣尺寸。数据用于分类任务，每条目含五个属性：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度及类别标签。 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher在1936年收集整理。也称为鸢尾花卉数据集，它是一组用于多重变量分析的数据集合。该数据集中共有150个样本，分为三个类别（每类各50个），每个样本包含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，Virginica）。
  • Iris和Mushroom数据集（.txt格式）
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    本资源提供两个经典的数据集Iris和Mushroom的.txt版本，便于机器学习与数据分析入门者使用，包含花卉分类及蘑菇可食用性信息。 鸢尾花数据集（iris.txt）和毒蘑菇数据集（mushroom.txt）都是以.txt格式存储的文件，可以直接用于数据分析。
  • 鸢尾花数据集（CSV格式） Iris
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    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数据集（Iris Dataset）
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    Iris数据集是由统计学家Ronald Fisher在1936年提出的用于分类的经典数据集，包含150个不同 iris 花的测量值样本。 知识领域：数据科学、机器学习、数据分析技术 关键词：数据集、分类、特征、花卉分类、机器学习算法 内容摘要： Iris 数据集是一个经典的用于分类问题的数据集，常被用来展示和验证机器学习算法的性能。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花的测量数据，共计150个样本，每种类型各有50个样本。每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 本资源提供了Iris 数据集，并附带了数据预处理、特征工程、分类算法及数据可视化的示例代码，帮助用户更好地理解和应用该数据集。适用人群包括但不限于： - 数据科学学习者 - 机器学习初学者 - 数据分析师 使用场景和目标： 1. 学习数据预处理与特征工程技术。 2. 掌握如何利用机器学习算法进行分类任务。 3. 验证并比较不同分类算法的性能表现。 4. 在实际数据分析项目中应用数据集。
  • Iris 数据集
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    Iris数据集是一份经典的数据集合，由统计学家Ronald Fisher在1936年提出，包含150个不同种类鸢尾花的测量值，广泛应用于机器学习分类算法测试。 iris-data.csv 是一个包含鸢尾花数据集的CSV文件。该文件通常用于机器学习中的分类算法测试与验证。数据集中包含了不同种类鸢尾花的测量值，如萼片长度、萼片宽度、花瓣长度及花瓣宽度等特征，并且标记了每种样本所属的具体类别。
  • Iris数据集与KNN源码
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    本资源提供了经典的Iris数据集及基于Python实现的K-近邻(KNN)算法源代码，适用于机器学习入门者和研究者。 关于Iris数据集以及使用Java实现的KNN分类器的相关内容可以在博客文章中找到。该文章详细介绍了如何利用Iris数据集进行机器学习实践，并提供了基于Java语言的具体实现方法和步骤。
  • 鸢尾花(Iris)数据集，TXT格式，Matlab可直接调用
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    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。