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iris数据集在UCI数据库中

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简介：
简介：Iris数据集是UCI机器学习库中的经典数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征值，代表3种鸢尾花的不同形态。它是分类算法性能测试的标准之一。 该数据集可供广大数据挖掘爱好者下载使用。经本人整理后已转换为文本格式，并且可以直接在MATLAB中使用。

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  • iris数据集在UCI数据库中
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    简介：Iris数据集是UCI机器学习库中的经典数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征值，代表3种鸢尾花的不同形态。它是分类算法性能测试的标准之一。 该数据集可供广大数据挖掘爱好者下载使用。经本人整理后已转换为文本格式，并且可以直接在MATLAB中使用。
     
  • UCI鸢尾花数据集(Iris)
    优质
    简介：UCI鸢尾花数据集（Iris）是机器学习领域广泛使用的分类任务标准测试集，包含150个样本，每个样本有4个特征属性和一个类别标签。 鸢尾花数据集是UCI提供的一个开源数据集，可供学习使用，包含Excel和CSV版本。该数据集适用于数据分析与挖掘（包括分类和聚类）。
     
  • UCI机器学习数据库中的部分数据集（iris、wine、glass）
    优质
    本简介涵盖UCI机器学习库中三个经典数据集：鸢尾花(Iris)、葡萄酒(Wine)和玻璃(Glass)，适用于分类任务，广泛应用于机器学习算法测试与验证。 适用于聚类和分类测试的数据集。
     
  • abalone数据集在UCI数据集中的应用分析
    优质
    本文对UCI数据库中的abalone数据集进行了深入分析和研究，探讨了其在不同应用场景下的价值与潜力。 该数据集是UCI数据集中的鲍鱼数据集，在机器学习分类任务中有很大的应用价值。
     
  • Iris数据集（Iris Dataset）
    优质
    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。
     
  • UCI数据集
    优质
    UCI数据集是由加州大学 Irvine分校维护的一个包含了来自科学各领域的大量数据集合，广泛应用于机器学习和数据分析研究与教育。 用于机器学习的大量UCI数据集包含了对不同数据集性质的描述以及已有的分类效果结果。
     
  • 数据挖掘中的UCI数据集
    优质
    简介：UCI数据集是加州大学 Irvine分校维护的一个大型机器学习数据库集合，广泛用于学术研究和教育领域中数据挖掘、模式识别及人工智能的研究。 这个UCI数据集非常全面，并且格式为ARFF，希望对大家有帮助。
     
  • Iris 数据集
    优质
    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。
     
  • UCI在线新闻流行度数据集 - 数据集
    优质
    本数据集包含了UCI在线新闻平台的文章及其流行度指标，旨在研究文章特征与用户互动之间的关系，适用于数据分析和机器学习模型训练。 此数据集总结了Mashable在两年内发表的文章的一组异质特征。目标是预测社交网络上的文章受欢迎程度（即分享数量）。该数据集包括“OnlineNewsPopularity.csv”文件以及描述性文档“UCI Online News Popularity Data Set_datasets.txt”。
     
  • Sonar数据集（UCI）
    优质
    Sonar数据集是来自UCI机器学习库的一个二分类问题数据集，包含208个样本和60个数值型特征，用于识别水中目标是否为潜艇。 UCI的一个数据集Sonar已经被转换为MATLAB的.mat数据文件，在MATLAB中可以直接使用load函数加载。