Iris 数据集是机器学习领域中最经典和最广泛使用的数据集之一。它由英国统计学家和生物学家 Ronald A. Fisher 于 1936 年首次介绍，用于展示多变量统计技术。本文将详细介绍 Iris 数据集的组成、特征，以及其在机器学习中的应用。
什么是 Iris 数据集？
数据集概述
Iris 数据集包含 150 个样本，每个样本描述了一 卡塔尔电话号码 朵鸢尾花的四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都被标注为三种鸢尾花中的一种：Setosa、Versicolor 和 Virginica。具体而言，每类鸢尾花各有 50 个样本。
ris 数据集是许多机器学习算法的测试基准。由于其简单且具有代表性的特征，它非常适合用于分类算法的教学和研究。
以下是一些常用的机器学习算法在 Iris 数据集上的应用示例：
K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): 这是一个简单且直观的分类算法，通过计算样本之间的欧氏距离来分类。比利时电话号码列表 由于 Iris 数据集特征空间较小，KNN 算法能够很好地展示其分类效果。支持向量机 (Support Vector Machine, SVM): SVM 在 Iris 数据集上表现出色，尤其是在处理二分类问题时。通过找到最佳分割超平面，SVM 能够有效地将不同类别的样本分开。
