说明：对鸢尾花数据集进行模糊聚类，将模拟退火算法及遗传算法分别与模糊聚类算法结合，使聚类效果更好。

说明：用java实现的一种聚类方法, 应用了iris这个非常出名的数据 和glass这个非常出名的数据,很不错的,值得大家看看,

说明：通过几个特征对iris种类预测，机器学习，多元应用回归分析

说明：matlab,模式识别，基于Iris数据设计编写两类正态分布模式的贝叶斯判别程序

说明：The classifier based on LSSVM is used for three classifications of iris, and 4 features are classified by 3 categories. The accuracy rate is over 90%.

说明：基于LSSVM的分类器，用于iris的三种分类，4种特征进行3类分类，准确率90%以上

说明：matlab code for iris detection

说明：差分演化算法，优化神经网络，数值优化， //直接运行，包括源代码

说明：iris rev9iew for recognition normaloization encoding

说明：SVM算法实现+数据 (要用到一些包，按照代码里面的import到网站下就行） 1.读取数据：在Matlab中调用textread可读取UCI数据集，这里读取的文件是iris.data，因为文件中以逗号为分隔符，所以还要在读取方法中添加参数“‘delimiter’，‘，’”，从而在读数据的时候自动跳过分隔符。 2.调用cvx工具箱中的方法：首先需要下载cvx工具箱的压缩文件，在其目录下运行cvx_setup指令，然后调用其方法，以cvx_begin开头，cvx_end为终止符号，所有需要求解的变量以及变量大小都在variable后声明，优化目标在minimize后声明，约束条件在subject to后声明。 3.根据求出的变量ω和b来对数据进行可视化，即画出散点图和支持向量。

说明：基于MATLAB的虹膜识别源代码（The source code of iris recognition based on MATLAB）

说明：BBPSO clustering for data bases like iris, vowel, cancer, etc.

说明：python 鸢尾花（iris）数据分类的例子，采用线性回归算法。

说明：python鸢尾花（iris）数据分类程序例子，采用adaboost算法。

说明：python鸢尾花（iris）数据分类程序举例，采用随机森林算法。

说明：python 鸢尾花（iris）数据分类测试程序，采用决策树方法。

说明：海思平台下 光圈的控制方法 在3516平台上试过

说明：利用matlab自带的libsvm库在iris数据集上进行分类实验

说明：segmentation de l'iris par snake

说明：VOICE RECOGNITION IRIS

说明：IRIS RECOGNITION BIOMETRIC

说明：著名的鸢尾花案例的数据集合，其中包含4列并且分别对应四个不同的属性值

说明：能够实现bP算法，数据集使用的是iris里面的花卉相关的数据，训练集是0.7，测试集是0.3.

说明：在matalab上利用bp神经网络对iris 数据进行分类

说明：Iris recognition with train & test (matlab)

说明：Iris Recognition with CASIA V4

说明：Iris Recognition (Daugman's Algorithm)

说明：Iris Recognition (Hough Transform)

说明：人眼虹膜识别的图像预处理（边缘检测，虹膜定位等）

说明：IRIS DATA SET CLUSTERING IN MATLAB