利用感知器算法进行鸢尾花数据分类,还包含一个异或算法,可以解决非线性分类问题
2024/6/13 10:07:08 2KB matlab
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上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示,注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包,其中X=iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四个特征进行聚类,如果仅仅采用后两个(效果最佳)则应该修改代码为X=iris.data[2:]
2024/5/9 17:25:35 727B python
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matlabPCA的m文件。
数据集Iris是常用的分类实验数据集,由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集,不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的,在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源,常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的,后两个种类是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性:&Sepal.Length(花萼长度),单位是cm;&Sepal.Width(花萼宽度),单位是cm;&Petal.Length(花瓣长度),单位是cm;&Petal.Width(花瓣宽度),单位是cm;&种类:IrisSetosa(山鸢尾)、IrisVersicolour(杂色鸢尾),以及IrisVirginica(维吉尼亚鸢尾
2024/2/15 18:13:37 2KB MATLAB PCA iris
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鸢尾花数据python绘制散点图,雷达图,轮廓图,调和曲线图等
2023/11/26 10:42:17 26KB 数据分析 python画图 散点图 雷达图
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用来做数据挖掘的数据集,里面有很多很多相关的介绍,对于数据挖掘的新手,很值得使用,用写字板打开
2023/9/7 20:40:06 2KB 数据挖掘
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Iris数据集是罕用的分类试验数据集,由Fisher,1936凑集收拾。
Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量阐发的数据集。
数据集搜罗150个数据集,分为3类,每一类50个数据,每一个数据搜罗4个属性。
可经由花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性料想鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个品种中的哪一类。
iris以鸢尾花的特色作为数据来源,罕用在分类操作中。
该数据集由3种不合尺度的鸢尾花的50个样本数据组成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可离散的,后两个品种玄色线性可离散的。
该数据集搜罗了5个属性:&Sepal.Length(花萼长度),单元是cm;&Sepal.Width(花萼宽度),单元是cm;&Petal.Length(花瓣长度),单元是cm;&Petal.Width(花瓣宽度),单元是cm;&品种:IrisSetosa(山鸢尾)、IrisVersicolour(正色鸢尾),以及IrisVirginica(维吉尼亚鸢尾)。
2023/4/29 21:57:09 3KB 数据集
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尺度数据集,做分类以及聚类用的比力多,适宜机械学习以及数据开掘课程使用
2023/4/18 1:54:01 3KB iris 鸢尾花数据
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MATLAB平台下实现结构前馈神经收集,实现BP算法,对于鸢尾花数据集举行分类。
2023/4/2 10:16:33 2KB BP算法
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Matlab完成K-means算法,该算法是针对Iris鸢尾花数据集的实验
2023/3/10 5:48:42 2KB Kmeans算法
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包括两个文件,kmeans聚类算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花数据集txt文件,代码带详细注释,简约明了,下载之后马上可以进行测试
2023/2/12 10:50:25 3KB 聚类算法 鸢尾花数据集 源码
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡