Iris 尾花

此数据集与博客内容配套使用，可用于 Numpy 统计分析基础，包含排序、去重、统计函数等操作，以及 Iris 尾花的可视化分析。数据集包含 txt 和 csv 两种格式。

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。

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。

包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和品种名。

这是一个文本格式的经典数据集。可使用记事本或 Excel 打开。

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。

虹膜交互式资源影响模拟（IRIS）是一种计算机模型，模拟从供料舱到月球（或火星）表面的碰撞，而无需燃料或已有结构。该模型评估了空中轨迹、速度变化、环境及自旋的影响，以及不同初始条件下的碰撞力和生存能力，用于评估向外居民交付物资的可行性。

鸢尾科植物数据集Iris 支持向量机SVM来自：《数据挖掘中的新方法——支持向量机》附录D xls文件

Iris Recognition with Python In this project, we explore Iris Recognition using Python by implementing MATLAB-inspired code. The libraries used are critical for visualizing and processing iris images. matplotlib.pyplot: This module, part of the matplotlib library, mimics MATLAB's global style. It

展示一个简易的KNN模型，演示如何对鸢尾花进行分类。