鸢尾花数据集可视化分析 👀🌺

鸢尾花数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了150个鸢尾属植物样本，分为三种不同的种类：山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。为了更好地理解这些数据背后的模式和关系，我们使用了Python中的matplotlib和seaborn库进行可视化分析。📊📈

首先，我们通过箱形图展示了每个种类在花瓣长度和宽度上的分布情况，这有助于我们直观地看到不同种类间的差异。🔍🌼

接着，采用散点图矩阵来探索变量之间的相关性，特别关注了花瓣长度与宽度的关系，以及它们如何区分不同种类的鸢尾花。🍃🌺

最后，利用主成分分析（PCA）降维技术将多维数据投影到二维空间中，并用不同的颜色标记不同种类的鸢尾花，从而清晰地展示了数据集的聚类结构。🌈🌺

通过这一系列的可视化分析，我们不仅能够深入理解鸢尾花数据集的内在特性，还能为进一步的机器学习模型提供有价值的洞察。👩‍🔬👩‍💻