b'\n_START_ARTICLE_\nConjunto de datos flor iris\n_START_PARAGRAPH_\nEl conjunto de datos flor Iris o conjunto de datos iris de Fisher es un conjunto de datos multivariante introducido por Ronald Fisher en su art\xc3\xadculo de 1936, The use of multiple measurements in taxonomic problems (El uso de medidas m\xc3\xbaltiples en problemas taxon\xc3\xb3micos) como un ejemplo de an\xc3\xa1lisis discriminante lineal.\xe2\x80\x8b A veces, se llama  Iris conjunto de datos de Anderson porque Edgar Anderson coleccion\xc3\xb3 los datos para cuantificar la variaci\xc3\xb3n morfol\xc3\xb3gica de la flor Iris de tres especies relacionadas.\xe2\x80\x8b Dos de las tres especies se coleccionaron en la Pen\xc3\xadnsula de la Gaspesia \xc2\xabtodos son de la misma pastura, y recolectado el mismo d\xc3\xada y medidos al mismo tiempo por la misma persona con el mismo aparato\xc2\xbb.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_El conjunto de datos contiene 50 muestras de cada una de tres especies de Iris (Iris setosa, Iris virginica e Iris versicolor). Se midi\xc3\xb3 cuatro rasgos de cada muestra: el largo y ancho del s\xc3\xa9palo y p\xc3\xa9talo, en cent\xc3\xadmetros. Basado en la combinaci\xc3\xb3n de estos cuatro rasgos, Fisher desarroll\xc3\xb3 un modelo discriminante lineal para distinguir entre una especie y otra.\n_START_SECTION_\nUso del conjunto de datos\n_START_PARAGRAPH_\nBasado en el modelo an\xc3\xa1lisis discriminante de Fisher, este conjunto de datos se convirti\xc3\xb3 en un caso de prueba t\xc3\xadpico por muchas t\xc3\xa9cnicas clasificaciones estad\xc3\xadsticas en aprendizaje autom\xc3\xa1tico como en m\xc3\xa1quinas de vectores de soporte._NEWLINE_Sin embargo, el uso de este conjunto de datos en algoritmos de agrupamiento no es com\xc3\xban porque el conjunto de datos solo contiene dos racimos, con una separaci\xc3\xb3n obvia y clara. Uno de los racimos contiene Iris setosa, mientras el otro contiene ambos Iris virginica y Iris versicolor y no es separable sino que uno tiene la informaci\xc3\xb3n de especies usadas por Fisher. Esto hace el conjunto de datos un ejemplo bueno para explicar la diferencia entre t\xc3\xa9cnicas que se supervisan o no en la miner\xc3\xada de datos: El modelo an\xc3\xa1lisis discriminante solo se puede obtener cuando la especie objeta se conoce: etiquetas de clase y racimos no son siempre lo mismo.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Sin embargo, estas tres especies se pueden separar en la proyecci\xc3\xb3n en el componente principal del ramaje no lineal.\xe2\x80\x8b El conjunto de datos se aproxima por el \xc3\xa1rbol m\xc3\xa1s cerca con alguna sanci\xc3\xb3n por el n\xc3\xbamero excesivo de n\xc3\xb3dulos, dobl\xc3\xa1ndose y estir\xc3\xa1ndose. Luego el mapa metro se construye.\xe2\x80\x8b Se proyectan los puntos de datos para el n\xc3\xb3dulo m\xc3\xa1s cerca. Por cada n\xc3\xb3dulo se prepara el gr\xc3\xa1fico circular de los puntos proyectados. La zona del gr\xc3\xa1fico es proporcional al n\xc3\xbamero de los puntos proyectados. Se ve claro del gr\xc3\xa1fico que la mayor\xc3\xada absoluta de las muestras de las especies distintas de Iris son de los n\xc3\xb3dulos diferentes. Sola una fracci\xc3\xb3n peque\xc3\xb1a de Iris-virginica se mezcla con Iris-versicolor (la mezcla de n\xc3\xb3dulos azules con verdes en el diagrama). As\xc3\xad las tres especies de Iris (Iris setosa, Iris virginica y Iris versicolor) se separan por los procedimientos no supervisados del an\xc3\xa1lisis del componente principal no alineado. Para discriminarlos es suficiente seleccionar el n\xc3\xb3dulo correspondiente en el \xc3\xa1rbol principal.'