鸢尾属数据集
鸢尾花数据集
鸢尾花数据集引言概述：鸢尾花数据集是机器学习领域中经典的数据集之一，由英国统计学家Ronald Fisher于1936年首次引入。
该数据集包含了150个样本，每一个样本包含了鸢尾花的四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
根据这四个特征，鸢尾花被分为三个不同的品种：山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。
本文将详细介绍鸢尾花数据集的特点、应用以及对机器学习算法的贡献。
一、鸢尾花数据集的特点1.1 多维度特征：鸢尾花数据集包含了四个不同的特征，这使得该数据集成为了多维度特征的典型代表。
这四个特征可以提供丰富的信息，有助于对鸢尾花进行准确的分类和预测。
1.2 数据集的平衡性：鸢尾花数据集中的三个品种样本数量相等，每一个品种有50个样本。
这种平衡性使得数据集更具可靠性和代表性，避免了因样本不平衡而引起的偏差问题。
1.3 数据集的可视化性：鸢尾花数据集的特征可以通过散点图、箱线图等可视化手段展示，使得数据集更加直观和易于理解。
这种可视化性有助于对特征之间的关系进行观察和分析。
二、鸢尾花数据集的应用2.1 机器学习算法验证：鸢尾花数据集被广泛应用于机器学习算法的验证和评估。
通过使用鸢尾花数据集，可以对不同的机器学习算法进行比较和性能评估，匡助选择最合适的算法。
2.2 特征选择和降维：鸢尾花数据集的四个特征可以用于特征选择和降维的研究。
通过对特征的分析和比较，可以确定对于鸢尾花分类最重要的特征，进而简化模型和提高计算效率。
2.3 数据可视化教学：鸢尾花数据集的特征可以用于数据可视化教学。
通过对数据集的可视化展示，可以匡助学生更好地理解数据分布、分类问题以及特征之间的关系。
三、鸢尾花数据集对机器学习算法的贡献3.1 分类算法：鸢尾花数据集在分类算法的研究中起到了重要的作用。
通过使用鸢尾花数据集，可以对分类算法的性能进行评估，并比较不同算法的分类效果，从而推动分类算法的发展和改进。
鸢尾花数据集
鸢尾花数据集引言概述：鸢尾花数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。
它包含了三个不同种类的鸢尾花的测量数据，被广泛应用于分类算法的训练和评估。
本文将详细介绍鸢尾花数据集的来源、特征以及其在机器学习中的应用。
一、鸢尾花数据集的来源1.1 数据集的背景鸢尾花数据集最早由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集并提出。
他通过测量鸢尾花的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，将鸢尾花分为三个不同的物种：山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica）。
1.2 数据集的特点鸢尾花数据集共有150个样本，每个样本包含了四个特征的测量值和对应的物种类别。
这些特征值是连续的实数，可以用来描述鸢尾花的形态特征。
数据集中的样本数量相对较小，但足够用来进行机器学习算法的训练和评估。
1.3 数据集的可用性鸢尾花数据集是公开可用的，可以从多个机器学习库中获取，如scikit-learn等。
这使得研究人员和开发者可以方便地使用这个数据集来验证算法的性能和比较不同模型的表现。
二、鸢尾花数据集的特征2.1 萼片长度（Sepal Length）萼片长度是指鸢尾花的萼片（sepals）的长度，以厘米为单位。
它是描述鸢尾花大小的重要特征之一。
2.2 萼片宽度（Sepal Width）萼片宽度是指鸢尾花的萼片的宽度，以厘米为单位。
它也是描述鸢尾花形态的重要特征之一。
2.3 花瓣长度（Petal Length）花瓣长度是指鸢尾花的花瓣（petals）的长度，以厘米为单位。
花瓣长度通常是区分不同鸢尾花物种的重要特征。
2.4 花瓣宽度（Petal Width）花瓣宽度是指鸢尾花的花瓣的宽度，以厘米为单位。
花瓣宽度也是描述鸢尾花形态的重要特征之一。
三、鸢尾花数据集在机器学习中的应用3.1 分类算法的训练鸢尾花数据集被广泛应用于分类算法的训练。
通过使用已知的鸢尾花数据集作为训练样本，机器学习算法可以学习到不同物种之间的特征差异，从而实现对未知鸢尾花的分类。
鸢尾花数据集
鸢尾花数据集引言概述：鸢尾花数据集是机器学习领域中常用的一个数据集，由英国统计学家Fisher于1936年首次引入。
该数据集包含了三个不同种类的鸢尾花的测量数据，是一个用于分类问题的经典数据集。
本文将从数据集的背景介绍、数据集的特征、数据集的应用以及数据集的局限性等方面进行详细阐述。
正文内容：1. 数据集的背景介绍1.1 鸢尾花数据集的来源鸢尾花数据集是由Fisher在研究鸢尾花的遗传学特性时采集而来。
他采集了150朵鸢尾花的样本，每朵鸢尾花都测量了其萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度等四个特征。
1.2 数据集的种类鸢尾花数据集包含了三个不同种类的鸢尾花，分别是山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。
每一个种类的鸢尾花在特征上都有一定的差异。
1.3 数据集的规模鸢尾花数据集共有150个样本，每一个样本有四个特征。
数据集被广泛应用于机器学习和模式识别领域，成为了分类问题的经典数据集之一。
2. 数据集的特征2.1 萼片长度和宽度萼片是鸢尾花的外部结构之一，其长度和宽度是鸢尾花的重要特征之一。
通过测量萼片的长度和宽度，可以判断鸢尾花的种类。
2.2 花瓣长度和宽度花瓣是鸢尾花的另一个重要特征，其长度和宽度也可以用于鸢尾花的分类。
不同种类的鸢尾花在花瓣的长度和宽度上有一定的差异。
2.3 特征之间的关系鸢尾花数据集中的四个特征之间存在一定的相关性。
例如，花瓣的长度和宽度往往呈正相关关系，而萼片的长度和宽度则没有明显的相关性。
3. 数据集的应用3.1 机器学习算法的训练和评估鸢尾花数据集被广泛应用于机器学习算法的训练和评估。
研究人员可以利用该数据集进行分类算法的训练，并通过对算法的准确率、召回率等指标进行评估。
3.2 特征选择和降维鸢尾花数据集的特征丰富多样，可以用于特征选择和降维算法的研究。
通过对特征的选择和降维，可以提高分类算法的效果和运行效率。
鸢尾花数据集
鸢尾花数据集鸢尾花数据集是非常经典的机器学习数据集之一，常用于分类算法的性能评估和比较。
本文将对鸢尾花数据集进行介绍，包括数据集的来源、结构和特征，以及一些常见的应用场景和使用方法。
1. 数据集来源：鸢尾花数据集最早由英国统计学家Ronald Fisher在1936年的一篇论文中提出，并且至今仍然被广泛应用。
该数据集采集自三种不同种类的鸢尾花（Iris setosa、Iris virginica和Iris versicolor），每种鸢尾花采集了50个样本，共计150个样本。
2. 数据集结构：鸢尾花数据集包含4个特征变量和1个目标变量。
特征变量包括花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width），目标变量为鸢尾花的种类。
每个样本都有对应的特征值和目标值。
3. 数据集特征：鸢尾花数据集的特征变量是连续型变量，而目标变量是离散型变量。
特征变量的单位是厘米（cm），目标变量包括三个类别，分别对应三种鸢尾花的种类。
4. 数据集应用：鸢尾花数据集在机器学习领域被广泛应用于分类算法的性能评估和比较。
由于数据集的结构简单且具有明显的类别差异，使得它成为学习和理解分类算法的理想选择。
5. 数据集使用方法：鸢尾花数据集可以通过多种机器学习工具和编程语言进行使用和分析。
例如，可以使用Python中的scikit-learn库加载数据集，并进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤。
以下是一个使用Python和scikit-learn库加载鸢尾花数据集的示例代码：```from sklearn.datasets import load_iris# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 查看数据集的特征变量和目标变量X = iris.data # 特征变量y = iris.target # 目标变量# 打印数据集的特征名称feature_names = iris.feature_namesprint("特征名称：", feature_names)# 打印数据集的目标类别target_names = iris.target_namesprint("目标类别：", target_names)# 打印数据集的样本数量n_samples = len(X)print("样本数量：", n_samples)# 打印数据集的特征维度n_features = X.shape[1]print("特征维度：", n_features)```通过以上代码，我们可以加载鸢尾花数据集，并获取数据集的特征变量、目标变量、特征名称、目标类别、样本数量和特征维度等信息。
Iris数据集
Iris数据集Iris数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一，常被用于分类算法的性能评估和模型训练。
该数据集由英国统计学家Fisher于1936年采集，包含了150个样本，每一个样本都有4个特征。
本文将详细介绍Iris数据集的特征、数据分布、应用场景以及数据预处理方法。
一、特征描述：Iris数据集包含了3个不同种类的鸢尾花（Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica）的样本，每一个样本都有以下4个特征：1. 萼片长度（Sepal Length）：以厘米为单位，表示鸢尾花萼片的长度。
2. 萼片宽度（Sepal Width）：以厘米为单位，表示鸢尾花萼片的宽度。
3. 花瓣长度（Petal Length）：以厘米为单位，表示鸢尾花花瓣的长度。
4. 花瓣宽度（Petal Width）：以厘米为单位，表示鸢尾花花瓣的宽度。
二、数据分布：Iris数据集中的样本分布均匀，每一个类别包含50个样本。
通过对数据集的统计分析，可以得到以下结论：1. 萼片长度的平均值为5.84厘米，标准差为0.83厘米。
2. 萼片宽度的平均值为3.05厘米，标准差为0.43厘米。
3. 花瓣长度的平均值为3.76厘米，标准差为1.76厘米。
4. 花瓣宽度的平均值为1.20厘米，标准差为0.76厘米。
三、应用场景：Iris数据集广泛应用于机器学习算法的评估和分类模型的训练。
由于数据集的特征具有较高的区分度，因此常被用于以下任务：1. 鸢尾花分类：通过训练分类器，可以根据鸢尾花的特征将其分为不同的类别，如Setosa、Versicolour和Virginica。
2. 特征选择：通过对Iris数据集的特征重要性分析，可以确定哪些特征对分类任务更具有区分度，从而进行特征选择和降维处理。
3. 数据可视化：通过对数据集的可视化，可以直观地展示不同类别之间的分布情况，匡助分析人员进行数据理解和决策。
四、数据预处理方法：在使用Iris数据集进行机器学习任务之前，往往需要进行数据预处理以提高模型的性能和准确度。
鸢尾花数据集
鸢尾花数据集鸢尾花数据集是一份经典的机器学习数据集，常用于分类问题的训练和测试。
该数据集由英国统计学家罗纳德·费舍尔采集于1936年，并于1938年首次发布。
它包含了150个样本，分为三个不同品种的鸢尾花：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），每一个品种各有50个样本。
每一个样本都有四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。
这些特征被用来描述鸢尾花的形态特征。
鸢尾花数据集的标准格式如下：1. 数据集名称：鸢尾花数据集2. 数据集描述：该数据集包含了150个样本，分为三个不同品种的鸢尾花：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。
每一个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
3. 数据集来源：鸢尾花数据集由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年采集，并于1938年首次发布。
4. 数据集结构：该数据集包含一个150行5列的矩阵，其中第一列为样本编号，第二至第五列为四个特征的数值。
每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
5. 数据集标签：每一个样本都有一个标签，表示鸢尾花的品种。
标签分为三类：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。
6. 数据集应用：鸢尾花数据集常用于机器学习领域的分类问题研究和算法评估。
通过对样本的特征进行分析和建模，可以预测鸢尾花的品种。
7. 数据集分布：该数据集通常被划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
普通采用70%的样本作为训练集，30%的样本作为测试集。
8. 数据集评估：对于分类问题，常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
可以通过对模型在测试集上的表现进行评估，来判断模型的性能。
9. 数据集示例代码：以下是使用Python编写的示例代码，用于加载和探索鸢尾花数据集：```pythonfrom sklearn.datasets import load_iris# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 查看数据集的特征print("特征名称：", iris.feature_names)print("特征数值：", iris.data)# 查看数据集的标签print("标签：", iris.target_names)print("标签数值：", iris.target)```以上是关于鸢尾花数据集的标准格式文本，详细描述了数据集的来源、结构、特征和标签等信息。
鸢尾花数据集
鸢尾花数据集鸢尾花数据集是机器学习领域中经典的数据集之一，用于分类算法的训练和测试。
该数据集由英国统计学家及生物学家Ronald Fisher于1936年采集整理，用于研究鸢尾花的分类。
数据集包含了150个样本，每一个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
这四个特征都以厘米为单位进行测量。
此外，每一个样本还有一个类别标签，表示鸢尾花的品种，共有三个品种，分别是山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。
下面是数据集中的一部份样本数据：样本1：花萼长度：5.1cm，花萼宽度：3.5cm，花瓣长度：1.4cm，花瓣宽度：0.2cm，品种：山鸢尾样本2：花萼长度：4.9cm，花萼宽度：3.0cm，花瓣长度：1.4cm，花瓣宽度：0.2cm，品种：山鸢尾样本3：花萼长度：4.7cm，花萼宽度：3.2cm，花瓣长度：1.3cm，花瓣宽度：0.2cm，品种：山鸢尾样本4：花萼长度：4.6cm，花萼宽度：3.1cm，花瓣长度：1.5cm，花瓣宽度：0.2cm，品种：山鸢尾...样本149：花萼长度：6.2cm，花萼宽度：3.4cm，花瓣长度：5.4cm，花瓣宽度：2.3cm，品种：维吉尼亚鸢尾样本150：花萼长度：5.9cm，花萼宽度：3.0cm，花瓣长度：5.1cm，花瓣宽度：1.8cm，品种：维吉尼亚鸢尾这些样本数据可以用于训练机器学习模型，通过对花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征进行分析，来预测鸢尾花的品种。
在使用鸢尾花数据集进行机器学习模型训练时，通常会将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
常见的划分比例是将数据集的70%作为训练集，30%作为测试集。
除了划分训练集和测试集外，还可以采用交叉验证的方法来更好地评估模型的性能。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证，将数据集划分为k个子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，重复k次，最后取平均得到模型的性能评估指标。
Iris数据集
Iris数据集Iris数据集是机器学习领域中常用的一个数据集，用于分类算法的评估和实验。
该数据集由英国统计学家Ronald Fisher于1936年收集整理，用于研究不同种类的鸢尾花。
它包含了150个样本，分为三个不同的鸢尾花品种：Setosa、Versicolor和Virginica，每个品种有50个样本。
每个样本包含了四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。
这些特征是通过对鸢尾花进行测量得到的，单位为厘米。
下面是对Iris数据集的详细描述：1. 数据集名称：Iris数据集2. 数据集来源：该数据集由Ronald Fisher于1936年收集整理。
3. 数据集描述：Iris数据集用于研究不同种类的鸢尾花。
它包含了150个样本，分为三个不同的鸢尾花品种：Setosa、Versicolor和Virginica，每个品种有50个样本。
4. 特征描述：每个样本包含了四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width）。
这些特征是通过对鸢尾花进行测量得到的，单位为厘米。
5. 数据集用途：Iris数据集常用于分类算法的评估和实验。
由于该数据集的样本数量较小且特征维度较低，使得它成为机器学习入门的经典数据集之一。
6. 数据集分布：Iris数据集的样本分布均匀，每个品种的样本数量相等，共有50个样本。
7. 数据集的应用场景：Iris数据集可应用于鸢尾花的品种分类问题，通过对鸢尾花的特征进行测量，可以利用机器学习算法对其进行分类，从而实现对鸢尾花品种的自动识别。
8. 数据集的相关性研究：Iris数据集在机器学习领域被广泛应用，许多分类算法和模型都以该数据集作为评估标准。
研究人员通过对该数据集的分析和实验，探索不同算法在分类问题上的性能和效果。
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6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor 5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor6.2,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor 6.6,3.0,4.4,1.4,Iris-versicolor 5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 5.6,2.7,4.2,1.3,Iris-versicolor 5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor 5.7,3.0,4.2,1.2,Iris-versicolor5.4,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor 5.8,2.6,4.0,1.2,Iris-versicolor5.7,2.6,3.5,1.0,Iris-versicolor6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor5.7,2.9,4.2,1.3,Iris-versicolor6.1,3.0,4.6,1.4,Iris-versicolor 5.6,3.0,4.1,1.3,Iris-versicolor 5.5,2.4,3.8,1.1,Iris-versicolor 5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor5.8,2.7,3.9,1.2,Iris-versicolor6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor 6.0,3.4,4.5,1.6,Iris-versicolor 5.0,2.3,3.3,1.0,Iris-versicolor5.5,2.6,4.4,1.2,Iris-versicolor6.7,3.0,5.0,1.7,Iris-versicolor 6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor 6.7,3.1,4.7,1.5,Iris-versicolor 6.0,2.9,4.5,1.5,Iris-versicolor 5.9,3.2,4.8,1.8,Iris-versicolor 5.5,2.4,3.7,1.0,Iris-versicolor5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor 6.0,2.7,5.1,1.6,Iris-versicolor5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor6.4,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor5.5,2.5,4.0,1.3,Iris-versicolor6.1,2.8,4.7,1.2,Iris-versicolor 5.6,2.5,3.9,1.1,Iris-versicolor 4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor 6.1,2.8,4.0,1.3,Iris-versicolor 5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor6.3,2.3,4.4,1.3,Iris-versicolor 6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor6.8,2.8,4.8,1.4,Iris-versicolor 5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor 5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa 4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa 5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa 5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica6.4,2.7,5.3,1.9,Iris-virginica7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica 7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica 6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica 6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica5.8,2.8,5.1,2.4,Iris-virginica6.4,3.2,5.3,2.3,Iris-virginica 6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica 5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica6.5,3.0,5.5,1.8,Iris-virginica7.7,2.6,6.9,2.3,Iris-virginica 7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica 6.5,3.2,5.1,2.0,Iris-virginica 6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica 6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica 6.8,3.0,5.5,2.1,Iris-virginica 6.2,2.8,4.8,1.8,Iris-virginica 6.4,2.8,5.6,2.1,Iris-virginica 6.3,2.7,4.9,1.8,Iris-virginica 6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica 6.7,3.3,5.7,2.1,Iris-virginica5.7,2.5,5.0,2.0,Iris-virginica6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica 5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica 6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica 4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica 6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica 6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica 6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica 6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica 6.9,3.2,5.7,2.3,Iris-virginica 6.1,3.0,4.9,1.8,Iris-virginica 5.6,2.8,4.9,2.0,Iris-virginica 7.2,3.2,6.0,1.8,Iris-virginica6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica7.4,2.8,6.1,1.9,Iris-virginica6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica7.7,2.8,6.7,2.0,Iris-virginica6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica7.2,3.0,5.8,1.6,Iris-virginica6.0,2.2,5.0,1.5,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica。