Wine数据集是模式识别最著名的数据集之一,Wine数据集的官网:[Wine Data Set](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine)。这些数据是对来自意大利同一地区但来自三个不同品种的葡萄酒进行化学分析的结果。数据集分析了三种葡萄酒中每种所含13种成分的量。这些13种属性是
1. Alcohol,酒精
2. Malic acid,苹果酸
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@@ -63,8 +63,11 @@ Wine数据集是模式识别最著名的数据集之一。这些数据是对来
12. OD280/OD315 of diluted wines,稀释酒的OD280/OD315
13. Proline,脯氨酸
在Wine数据集的官网[Wine Data Set](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine)上下载[wine.data](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data)文件。
Iris数据集是模式识别最著名的数据集之一。数据集包含3类,每类50个实例,其中每个类都涉及一种鸢尾植物。 第一类与后两类可线性分离,后两类之间不能线性分离,所以本实验取前两类数据,做一个2分类数据集。在Iris数据集的官网[Iris Data Set](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)上下载[iris.data](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data)文件。
Iris数据集是模式识别最著名的数据集之一。数据集包含3类,每类50个实例,其中每个类都涉及一种鸢尾植物。 第一类与后两类可线性分离,后两类之间不能线性分离,所以本实验取前两类数据,做一个2分类数据集。Iris数据集的官网:[Iris Data Set](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)。
Iris数据集是模式识别最著名的数据集之一。数据集包含3类,每类50个实例,其中每个类都涉及一种鸢尾植物。在Iris数据集的官网[Iris Data Set](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)上下载[iris.data](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data)文件。
Iris数据集是模式识别最著名的数据集之一。数据集包含3类,每类50个实例,其中每个类都涉及一种鸢尾植物。 第一类与后两类可线性分离,后两类之间不能线性分离,所以本实验取前两类数据,做一个2分类数据集。Iris数据集的官网:[Iris Data Set](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)。