鸢尾花(Iris)数据集

鸢尾花（Iris）数据集是一个大家都熟悉的数据集，它是由英国统计学家和生物学家Ronald Fisher在1936年提出的，该数据集包含三个不同品种的鸢尾花：Setosa（山鸢尾）、Versicolour（杂色鸢尾）和Virginica（维吉尼亚鸢尾）。对于每个品种，收集了50个样本，共计150个样本。

每个样本有四个特征：萼片长度(sepal length)、萼片宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。

这个数据集比较经典，被广泛应用于数据挖掘、机器学习和模式识别等领域。既可以用于分类任务，也可以用于聚类任务。

相关问题

鸢尾花iris数据集实验原理

鸢尾花iris数据集是一个常用的分类问题数据集，它包含了150个样本，每个样本包含了鸢尾花的四个属性：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，还包含了鸢尾花的品种分类：Setosa、Versicolour、Virginica。 实验原理是使用机器学习算法对鸢尾花数据集进行训练，使得机器能够正确预测鸢尾花的品种分类。常用的机器学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。

鸢尾花数据集iris

好的，我知道了。鸢尾花数据集iris是一个经典的分类问题数据集，包含150个样本，分为三类鸢尾花（Iris setosa，Iris versicolor和Iris virginica），每类50个样本。每个样本都有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

这个数据集最早是由英国统计学家Ronald Fisher在1936年发表的一篇论文中提出的，被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。