改进的鸢尾花数据集用于PCA和机器学习实践2001-2023-sajkazmi
数据来源：互联网公开数据
标签：鸢尾花数据集,PCA,机器学习,特征工程,分类任务,噪声处理,数据科学
数据概述：
本数据集是经典鸢尾花数据集的改进和扩展版本，特别设计用于练习主成分分析（PCA）和其他机器学习技术。原始鸢尾花数据集包含150个样本，通过复制和增强扩展到超过150,000个样本，适用于大规模分析和实验。
修改内容：
1. 高斯噪声添加：为了模拟现实世界数据的变异性，已向原始特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）添加高斯噪声，使数据集更具挑战性和现实性。
2. 合成特征：引入了新特征：
- 平方特征：花萼长度（cm）^2 - 捕获数据中的非线性关系。
- 平方根变换：sqrt（花瓣宽度（cm））- 帮助稳定方差并正态化分布。
- 对数变换：log（花瓣长度（cm））- 适用于处理偏斜分布并强调较小值。
- One-Hot编码：物种列，原始为类别变量，已进行One-Hot编码，使其适用于PCA和其他需要数值输入的算法。
数据结构：
1. 特征：共有7个数值特征，来源于原始数据集。
2. 目标：物种标签已One-Hot编码为三个独立列（species_0, species_1, species_2）。
3. 样本：超过150,000行，提供了大量数据用于测试和训练模型。
应用场景：
本数据集适用于：
1. 主成分分析（PCA）：探索大规模的降维方法。
2. 特征工程：实验合成特征及其对模型性能的影响。
3. 分类任务：在复杂、高维的数据集上测试和训练各种机器学习算法。
4. 噪声鲁棒性测试：分析算法在处理数据中的噪声和变异性方面的表现。
使用说明：
本数据集特别适用于希望在比原始鸢尾花数据集更复杂和现实的数据集上实践和理解PCA、特征选择和模型训练的用户。
本增强数据集提供了全面的平台，以提高数据科学和机器学习技能，重点关注理解和缓解噪声及高维数据带来的挑战。
