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本算法在vc++6.0中进行实验。分别就分解聚类和C-均值聚类两种方法在IRIS数据集上进行操作。分类前先将数据集中的样本顺序打乱形成混合数据。分解聚类中，采用前100个样本用对分法编制程序将数据分为两类。C-均值聚类采用全部的150个样本，将类别参数K设为3，将数据分为三类。-The algorithm in vc++6.0 in the experiment. Separate cluster and decomposition of two C-means clustering metho
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用自组织特征映射神经网络对Iris数据集进行分类，我用神经网络工具箱编写了个简单的程序，实现iris的分类。-Using self-organizing feature map neural network examples of clustering Iris data set classification, I use neural network toolbox to write a simple program, realize the classification of Iris.
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iris数据集 可以用于分类算法测试 如神经网络各种算法等-iris data set for the classification algorithm test
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决策树分类算法的实现和性能测试,使用UCI Iris Data Set进行测试。-Implementation and performance testing of the decision tree classification algorithm
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ANNbp对UCI中鸢尾花数据集分类，150做训练样本，剩下150做测试样本-ANNbp on the UCI iris data set classification, 150 training samples, the remaining 150 test samples
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鸢尾花的分类算法，主要输采用R软件进行编码-Iris classification algorithm, the main output is encoded using the R software
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rbf-iris的matlab源代码，用rbf实现iris分类-rbf-iris matlab source code, using rbf achieve iris classification
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Iris 是一种鸢尾属植物。在数据记录中，每组数据包含Iris花的四种属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，和花瓣宽度，三种不同的花各有50组数据. 这样总共有150组数据或模式。这里用K近邻法进行分类。-Iris is a genus Iris. In the data recording, the data containing each of the four attributes Iris Flower: sepals length, sepal width, petal length,
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平行坐标轴是可视化的一种传统方法，用于模式识别聚类等，数据是‘鸢尾花数据集’，有较好的分类效果。-Parallel to the axis is a traditional way to visualize, used for clustering and pattern recognition, data is the iris data set, have better classification effect.
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对于IRis数据集的ISODATA分类算法-For IRis dataset ISODATA classification algorithm
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对Iris数据集的Kmeans算法分类，matlab程序-Iris dataset of Kmeans classification algorithm, matlab procedures
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通过感知器算法分类鸢尾花（三类分类），由于感知器算法是二类分类器，所以三类分类需要两两对比。-Classification of iris by perceptron algorithm (three classifications)Since the perceptron algorithm is a class 2 classifier, three classifications require a pairwise comparison.
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基于PCA法的Iris数据分类，最小距离法，模式识别-Iris PCA based data classification method, the minimum distance method, pattern recognition
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用于鸢尾花分类的智能优化算法，强烈推荐初学者下载学习(For iris classification intelligent optimization algorithm, is strongly recommended for beginners to download learning)
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segmentation de l'iris par snake
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python 鸢尾花（iris）数据分类测试程序，采用决策树方法。(Python iris flower (IRIS) data classification test program, using the decision tree method.)
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取Iris-setosa前40组数据的前两列和Iris-versicolor的前40组数据的前两列作为训练样本。即训练样本共有两类，每类40组数据，每组数据由两个属性值。进行分类训练(Take the first two columns of the first 40 sets of data and the first two sets of the first 40 groups of Iris-setosa as the training samples of the first 40 s
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一个简单的多层感知器实现鸢尾花数据的分类的代码(use mlp to realize the classification of Iris dataset)
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在MATLAB下实现鸢尾花的分类，高效准确率高，备注详细(The iris classification is achieved under MATLAB, with high accuracy and high accuracy, and detailed remarks.)
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