鸢尾花数据集带欧几里得距离IrisDatasetwithEuclideanDistance数据集-winchsalv
数据来源：互联网公开数据
标签：鸢尾花，数据集，机器学习，分类，特征工程，统计分析，欧几里得距离，生物识别
数据概述：该数据集基于经典的鸢尾花数据集，增加了每两个样本之间的欧几里得距离。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1936年。
地理范围：数据涵盖了爱尔兰的福伊尔和穆尔加地区。
数据维度：数据集包括鸢尾花的四个特征（花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）以及每个样本之间的欧几里得距离矩阵。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于安德鲁·冯·阿尔托的论文，并增加了欧几里得距离计算，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，统计分析和生物识别等领域，特别是在分类任务和特征工程中具有重要价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于分类算法研究，特征工程，模式识别等，如鸢尾花种类的自动分类。
行业应用：可以为生物识别，植物学等相关领域提供数据支持，特别是在物种分类和特征分析方面。
决策支持：支持分类模型的构建和优化，帮助相关领域制定更好的分类策略。
教育和培训：作为机器学习和统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类算法和特征工程。
此数据集特别适合用于探索鸢尾花特征之间的关系与距离，帮助用户实现准确的分类预测，优化特征选择和模型性能，提高生物识别和分类任务的效率和准确性。
