Python机器学习——无监督学习

一、Sklearn库标准数据集及基本功能

1、波士顿房价数据集

波士顿房价数据集包含506组数据，每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价。因此，波士顿房价数据集能够应用到回归问题上。
使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据集
sklearn.datasets.load_boston
重要参数：
return_X_y:表示是否返回target（即价格），默认为False，只返回data（即属性）。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print(boston.data.shape)

from sklearn.datasets import load_boston
data, target = load_boston(return_X_y=True)
print(data.shape)
print(target.shape)

2、鸢尾花数据集

鸢尾花数据集采集的是鸢尾花的测量数据以及其所属的类别。
测量数据包括：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
类别共分为三类：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。该数据集可用于多分类问题。
使用sklearn.datasets.load_iris即可加载相关数据集

sklearn