1项目简介【参考】鸢尾花分类【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型，可以从上述已知品种的鸢尾花测量数据，从而预测新鸢尾花的品种【分析】监督学习问题；分类问题；【拓展】类别：可能输出（鸢尾花的不同品种）标签：单个数据点的预期输出样本：机器学习中的个体特征：样本属性【补

【计算机视觉（CV）】基于k-means实现鸢尾花聚类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言(一)、任务描述对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大(二)、环境配置本实践代码运行的环境配置如下：Python版本为3.7，PaddleP

【计算机视觉（CV）】基于k-means实现鸢尾花聚类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：人工智能.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.(文章目录)前言(一)、任务描述对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大(二)、环境配置本实践代码运行的环境配置如下：Python版本为3.7，PaddleP