鸢尾花数据集

鸢尾花数据集

包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和品种名。

算法与数据结构 3 2024-07-27

鸢尾花数据

鸢尾花数据，适合进行聚类分析，例如使用基于距离的k-means算法，将距离相近的对象划分到同一个簇中，以得到紧凑且独立的簇。

算法与数据结构 5 2024-05-01

鸢尾花数据集聚类分析

利用层次、DBSCAN、K-means三种算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用准确度、运行时间、轮廓系数评估结果。本研究结果包含准确度最优的层次方法、运行时间最短的DBSCAN方法以及轮廓系数值较高的层次和K-means方法。

算法与数据结构 3 2024-05-13

鸢尾花数据集：探索花的聚类之美

探索花的聚类之美：鸢尾花数据集 鸢尾花数据集包含了鸢尾花的四个基本属性，是进行密度建模训练和聚类分析的绝佳选择。通过分析这些属性，我们可以揭示不同鸢尾花种类之间的内在联系，探索花卉世界的奥秘。

DB2 4 2024-04-30

Matlab中KNN算法应用于鸢尾花数据集

在Matlab环境下，KNN算法被应用于经典的鸢尾花数据集，以实现数据分类和模式识别。该算法通过计算样本间的距离，根据最近邻居的标签进行分类，展示了其在数据分析和机器学习中的实用性。

Matlab 4 2024-07-22

Python编程和数据分析Fisher鸢尾花数据集探索

项目模块“编程和脚本编制”中，使用Python编程语言分析Fisher鸢尾花数据集的科学高级文凭项目要求学生。数据集已被广泛研究，学生需要通过编写Python代码和文档来汇总数据集，包括计算每列的最大值、最小值和平均值。项目帮助学生将大任务分解成小任务，最终完成综合报告。

Matlab 0 2024-09-01

展示KNN算法如何分类鸢尾花

展示一个简易的KNN模型，演示如何对鸢尾花进行分类。

Matlab 3 2024-07-28

GRNN在鸢尾花种类识别中的应用特点

GRNN相比于BP神经网络具有以下优点：(1) 训练过程是单程的，无需迭代。 (2) 隐含层神经元个数能根据训练样本自适应确定。 (3) 网络各层之间的连接权重由训练样本唯一确定，避免了BP网络中的权重修改问题。 (4) 隐含层节点采用高斯函数作为激活函数，对接近局部神经元特征的输入具有显著吸引力。

Matlab 0 2024-08-30

使用MATLAB工具箱实现神经网络分类——鸢尾花种类辨识

MATLAB工具箱中的函数newgrnn用于创建广义回归神经网络（GRNN），其调用格式为：net=newgrnn(P,T,spread)。

Matlab 2 2024-07-30

莺尾花数据集共享

莺尾花数据集是机器学习算法必备，共享txt格式文档供学习使用。

算法与数据结构 3 2024-05-25