“Fidelius示例教程”的版本间差异

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Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。


sepallength:萼片长度
*sepallength:萼片长度
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以上四个特征的单位都是厘米(cm)
以上四个特征的单位都是厘米(cm)




[[文件:Iris pic.15.png|600px|center]]
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2022年5月11日 (三) 10:33的版本

您可以通过本页面了解如何在Fidelius中运行一个示例程序。

基于Iris数据集的K-Means聚类算法

基于Iris数据集的K-Means聚类是机器学习中一个非常经典的学习示例,这里我们介绍一下如何在Fidelius中实现这个例子。

Iris鸢尾花数据集

Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150 条记录,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。

  • sepallength:萼片长度
  • sepalwidth:萼片宽度
  • petallength:花瓣长度
  • petalwidth:花瓣宽度

以上四个特征的单位都是厘米(cm)


Iris pic.15.png