3、鸢尾花数据集与相关研究概述

鸢尾花数据集与相关研究概述

1. 鸢尾花数据集介绍

鸢尾花数据集由3个类别组成，每个类别包含50个样本。这三个类别分别是不同类型的花朵，如Setosa（类别1）、Versicolor（类别2）和Virginica（类别3）。这些类别由四个变量描述，分别是花瓣的长度和宽度，以及萼片的长度和宽度。该数据集可以从 ftp.ics.uci.edu/pub/machine - learning - databases 获取。

下面用表格展示数据集的基本信息：
| 类别 | 样本数量 | 描述变量 |
| ---- | ---- | ---- |
| Setosa（类别1） | 50 | 花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度 |
| Versicolor（类别2） | 50 | 花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度 |
| Virginica（类别3） | 50 | 花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度 |

2. 相关研究领域及部分成果

在机器学习和数据挖掘领域，有众多关于分类、聚类、特征选择等方面的研究。以下列举一些相关研究成果：
- 分类与回归树 ：Breiman L等人在1984年提出了分类与回归树（Classification and Regression Trees），这是一种用于分类和回归分析的决策树模型。
- 特征选择 ：Kira K和Rendell LA在1992年探讨了特征选择问题，提出了传统方法和新算法。
- 聚类算法 ：Gupta