鸢尾花数据集：经典模式识别案例

"鸢尾花数据" 鸢尾花数据集是模式识别领域内最著名的数据集之一，源自1936年生物学家罗纳德·费雪(Ronald Fisher)的经典研究，经常被用来测试和展示分类算法的效果。该数据集包含三种鸢尾花的样本，每种各50个实例，分别是山鸢尾(Iris setosa)，变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。其中，山鸢尾与另外两种可以通过线性方式区分，但变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾之间则无法通过线性方法进行区分。 这个数据集的属性包括四个特征： 1. 花萼长度(sepal length)：花的萼片的长度，单位为厘米。 2. 花萼宽度(sepal width)：花的萼片的宽度，单位为厘米。 3. 花瓣长度(petal length)：花瓣的长度，单位为厘米。 4. 花瓣宽度(petal width)：花瓣的宽度，单位为厘米。 目标预测属性是鸢尾花的种类，即鸢尾花的分类。 鸢尾花数据集因其简单且具有挑战性的特点而广受欢迎。它的简单在于只有四个数值特征，挑战性在于非线性可分性。这种特性使得它成为检验监督学习算法，尤其是分类算法性能的理想选择。例如，可以使用朴素贝叶斯、决策树、K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、随机森林(Random Forest)等算法在此数据集上进行实验。 数据集中每个实例都由四个数值特征和对应的鸢尾花类别组成，如"5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa"，表示一朵花萼长度为5.1cm，花萼宽度3.5cm，花瓣长度1.4cm，花瓣宽度0.2cm的山鸢尾花。 值得注意的是，原始数据中存在一些小的错误，例如第35个样本和第38个样本的特征值有误，已经有人指出并进行了修正。 鸢尾花数据集在教学和研究中有着广泛的应用，不仅帮助初学者理解机器学习的基本概念，也为专家们提供了一个评估和比较不同算法性能的标准参考。此外，由于数据集中每个类别的样本数量相等，因此它也适合用于平衡分类问题的研究。