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K-MEANS
- 数据挖掘，K-means源码，数据集为iris-Data mining, K-means source code for the iris data set
cure
- 数据挖掘，CURE算法实现，数据集为iris-Data mining, CURE algorithm, the data set for the iris
meimei
- matlab聚类分析方法，利用c均值方法对IRIS数据进行聚类分析-matlab cluster analysis methods using c mean clustering analysis of IRIS data
Iris
- iris标准数据集 模式识别； matlab环境-iris data
iris
- iris数据集 data形式.可用于matlab-iris data
Cmeansclusteringmethods
- 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
iris
- 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.
iris
- 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
iris-k-nn
- 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,
iris-jinlin
- 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。近邻法。-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, width an
matlab
- 用窗函数实现Iris数据密度估计，使用的函数有正太分布函数，指数函数和均匀分布函数-Window function to achieve Iris data density estimation, there is too function uses the distribution functions, exponential functions and uniform distribution function
irisdata
- iris数据集，matlab可以直接导入-iris data set, matlab can be directly imported
ISODATAyy
- 对于IRis数据集的ISODATA分类算法-For IRis dataset ISODATA classification algorithm
kmeansyy
- 对Iris数据集的Kmeans算法分类，matlab程序-Iris dataset of Kmeans classification algorithm, matlab procedures
PCA
- PCA基于Iris数据集，用于统计学习作业。是非常好用且鲁棒的方法。有利于学习统计学习PCA和matlab。-PCA based on Iris data set, used in statistical learning assignments.It is very convenient and robust method.Is advantageous to the study of statistical learning PCA and matlab.
iris
- 著名的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期提出来的鸢尾花数据集(The famous statistician R.A.Fisher introduced the iris data set in the mid 1930s)
BP-classifer
- iris数据集 用于BP神经网络分层(The iris data set is used for BP neural network delamination)
iris
- iris数据集的XLS文件，方便matlab使用(The iris data set of XLS files, easy to use)
iris
- 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
k_means
- 利用K均值算法对Iris数据集进行聚类，实现Iris数据集的无监督学习。(K-means algorithm is used to cluster iris data set to realize unsupervised learning.)