鸢尾花分类器的训练

hfdsyfdhj 2023-01-13 03:16:45

课时名称	课时知识点
鸢尾花分类器的训练	介绍鸢尾花数据特点以及算法训练实现过程

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使用四种方法进行鸢尾花分类：最小距离分类器，K 近邻法，感知器，Fisher 准则。

神经网络实现鸢尾花分类及结果可视化，详见https://blog.csdn.net/qq_41573860/article/details/105870072

一组鸢尾花数据，每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。目标值为三种不同类别的鸢尾，分别为：Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica

利用感知器算法进行鸢尾花数据分类，还包含一个异或算法，可以解决非线性分类问题

MATLAB平台下实现构造前馈神经网络，实现BP算法，对鸢尾花数据集进行分类。

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