Tag Archives: Iris

Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据

By tecdat10月 18, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Iris, MNIST, python, t-SNE, 可视化, 降维, 非线性, 高维, 高维数据, 鸢尾花

T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。

R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化

By tecdat6月 28, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Iris, 可视化, 最优, 最优聚类数, 有效性, 聚类, 鸢尾花

这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

By tecdat6月 22, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Iris, k-means, PCA, 主成分, 可视化, 层次聚类, 数据, 聚类, 降维, 鸢尾花

(a)部分：k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分：层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。

SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型

By tecdat3月 4, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术ANN, Iris, SAS, 人工神经网络, 神经网络, 鸢尾花

人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。

TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

By tecdat9月 14, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Iris, TensorFlow, 分类, 模型, 神经网络

隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择最佳的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。

python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证

By tecdat12月 9, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Iris, pandas, python, Scikit-learn, 交叉验证, 决策树, 分类, 鸢尾花数据

将使用著名的iris数据集，该数据集对各种不同的iris类型进行各种测量。

Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

By tecdat8月 8, 2019可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Iris, python, seaborn, 可视化, 数据可视化, 鸢尾花

Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。

R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析

By tecdat7月 25, 2019可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Iris, iris数据集, R语言, 层次聚类, 聚类, 鸢尾花

本文在iris数据集上展示了如何使用R软件来建立Hierarchical Cluster Analysis层次聚类分析（更好的可视化和灵敏度分析）。

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