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   源码介绍

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以MATLAB自带的Fisher Iris（安德森鸢尾花）数据集为研究对象，综合运用数据可视化、分类建模与模型评估方法，完成一个典型的监督学习分类实验。

通过实验，理解机器学习中“数据准备—数据探索—训练集与测试集划分—模型训练—模型测试—结果评价”的完整流程，并掌握 MATLAB 中相关函数的基本使用方法。

· 熟悉鸢尾花数据集的结构及 4 个数值型特征的含义。

· 掌握散点图矩阵、箱线图在探索性数据分析中的作用。

· 掌握决策树模型的训练与预测方法。

· 理解训练集与测试集分离的必要性，以及混淆矩阵的评价意义。

· 通过 KNN 对比实验，了解不同分类算法的基本特点。