# Schwertlilien-Datensatz

Der Schwertlilien-Datensatz (engl. Iris flower data set) ist ein multivariater Datensatz, welcher vom britischen Statistiker und Biologen Ronald Fisher erstellt wurde. Der Datensatz wird auch Anderson's Iris data set genannt, da der amerikanische Botaniker Edgar Anderson die Daten sammelte, um die morphologischen Abweichungen von Schwertlilien (Gattung Iris) dreier miteinander verwandter Spezies zu quantifizieren. Zwei der drei Arten wurden in der Gaspésie, „alle von der gleichen Weide, am selben Tag“ gesammelt und „zum gleichen Zeitpunkt, von der gleichen Person, mit dem gleichen Apparat gemessen“.
Der Datensatz besteht aus je 50 Proben von jeder der drei Schwertlilienarten (Iris setosa, Iris virginica und Iris versicolor). Bei jeder der Proben wurden vier Merkmale gemessen: Die Länge und Breite von Kelchblatt und Kronblatt in Zentimetern. Anhand dieser vier Merkmale entwickelte Fisher ein lineares Modell, um die Arten voneinander zu unterscheiden. Fishers wissenschaftliche Abhandlung hierzu wurde in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Annals of Eugenics (heute Annals of Human Genetics) veröffentlicht.

## Nutzung des Datensatzes

Der ursprüngliche Zweck der Werte war es, als Beispieldatensatz für Diskriminanzanalyse zu dienen. Mit der Zeit wurden sie aber immer mehr als Testdatensatz für verschiedene statistische Klassifikationsverfahren, zum Beispiel mittels Support Vector Machine, und für maschinelles Lernen verwendet.
In der Cluster-Analyse wird der Datensatz allerdings relativ selten verwendet, da die Daten nur zwei Cluster enthalten, welche klar getrennt liegen. Einer der beiden Cluster enthält die Messungen der Borsten-Schwertlilie und der andere sowohl die Messungen der Virginischen Schwertlilie als auch die der Verschiedenfarbigen Schwertlilie, welche anhand der gemessenen Eigenschaften nicht auseinandergehalten werden können. Aufgrund dessen ist der Datensatz ein Beispiel für den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.

## Daten

Der Datensatz enthält 150 Messungen von fünf Attributen: Länge des Kelchblatts, Breite des Kelchblatts, Länge des Kronblatts, Breite des Kronblatts sowie Spezies
Datensatz :
| Nummer der Messung | Länge des Kelchblatts in cm | Breite des Kelchblatts in cm | Länge des Kronblatts in cm | Breite des Kronblatts in cm | Spezies |
| 1 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 2 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 3 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | I. setosa |
| 4 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 5 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.3 | I. setosa |
| 6 | 5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | I. setosa |
| 7 | 4.6 | 3.4 | 1.4 | 0.3 | I. setosa |
| 8 | 5.0 | 3.4 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 9 | 4.4 | 2.9 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 10 | 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | I. setosa |
| 11 | 5.4 | 3.7 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 12 | 4.8 | 3.4 | 1.6 | 0.2 | I. setosa |
| 13 | 4.8 | 3.0 | 1.4 | 0.1 | I. setosa |
| 14 | 4.3 | 3.0 | 1.1 | 0.1 | I. setosa |
| 15 | 5.8 | 4.0 | 1.2 | 0.2 | I. setosa |
| 16 | 5.7 | 4.4 | 1.5 | 0.4 | I. setosa |
| 17 | 5.4 | 3.9 | 1.3 | 0.4 | I. setosa |
| 18 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.3 | I. setosa |
| 19 | 5.7 | 3.8 | 1.7 | 0.3 | I. setosa |
| 20 | 5.1 | 3.8 | 1.5 | 0.3 | I. setosa |
| 21 | 5.4 | 3.4 | 1.7 | 0.2 | I. setosa |
| 22 | 5.1 | 3.7 | 1.5 | 0.4 | I. setosa |
| 23 | 4.6 | 3.6 | 1.0 | 0.2 | I. setosa |
| 24 | 5.1 | 3.3 | 1.7 | 0.5 | I. setosa |
| 25 | 4.8 | 3.4 | 1.9 | 0.2 | I. setosa |
| 26 | 5.0 | 3.0 | 1.6 | 0.2 | I. setosa |
| 27 | 5.0 | 3.4 | 1.6 | 0.4 | I. setosa |
| 28 | 5.2 | 3.5 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 29 | 5.2 | 3.4 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 30 | 4.7 | 3.2 | 1.6 | 0.2 | I. setosa |
| 31 | 4.8 | 3.1 | 1.6 | 0.2 | I. setosa |
| 32 | 5.4 | 3.4 | 1.5 | 0.4 | I. setosa |
| 33 | 5.2 | 4.1 | 1.5 | 0.1 | I. setosa |
| 34 | 5.5 | 4.2 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 35 | 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 36 | 5.0 | 3.2 | 1.2 | 0.2 | I. setosa |
| 37 | 5.5 | 3.5 | 1.3 | 0.2 | I. setosa |
| 38 | 4.9 | 3.6 | 1.4 | 0.1 | I. setosa |
| 39 | 4.4 | 3.0 | 1.3 | 0.2 | I. setosa |
| 40 | 5.1 | 3.4 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 41 | 5.0 | 3.5 | 1.3 | 0.3 | I. setosa |
| 42 | 4.5 | 2.3 | 1.3 | 0.3 | I. setosa |
| 43 | 4.4 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | I. setosa |
| 44 | 5.0 | 3.5 | 1.6 | 0.6 | I. setosa |
| 45 | 5.1 | 3.8 | 1.9 | 0.4 | I. setosa |
| 46 | 4.8 | 3.0 | 1.4 | 0.3 | I. setosa |
| 47 | 5.1 | 3.8 | 1.6 | 0.2 | I. setosa |
| 48 | 4.6 | 3.2 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 49 | 5.3 | 3.7 | 1.5 | 0.2 | I. setosa |
| 50 | 5.0 | 3.3 | 1.4 | 0.2 | I. setosa |
| 51 | 7.0 | 3.2 | 4.7 | 1.4 | I. versicolor |
| 52 | 6.4 | 3.2 | 4.5 | 1.5 | I. versicolor |
| 53 | 6.9 | 3.1 | 4.9 | 1.5 | I. versicolor |
| 54 | 5.5 | 2.3 | 4.0 | 1.3 | I. versicolor |
| 55 | 6.5 | 2.8 | 4.6 | 1.5 | I. versicolor |
| 56 | 5.7 | 2.8 | 4.5 | 1.3 | I. versicolor |
| 57 | 6.3 | 3.3 | 4.7 | 1.6 | I. versicolor |
| 58 | 4.9 | 2.4 | 3.3 | 1.0 | I. versicolor |
| 59 | 6.6 | 2.9 | 4.6 | 1.3 | I. versicolor |
| 60 | 5.2 | 2.7 | 3.9 | 1.4 | I. versicolor |
| 61 | 5.0 | 2.0 | 3.5 | 1.0 | I. versicolor |
| 62 | 5.9 | 3.0 | 4.2 | 1.5 | I. versicolor |
| 63 | 6.0 | 2.2 | 4.0 | 1.0 | I. versicolor |
| 64 | 6.1 | 2.9 | 4.7 | 1.4 | I. versicolor |
| 65 | 5.6 | 2.9 | 3.6 | 1.3 | I. versicolor |
| 66 | 6.7 | 3.1 | 4.4 | 1.4 | I. versicolor |
| 67 | 5.6 | 3.0 | 4.5 | 1.5 | I. versicolor |
| 68 | 5.8 | 2.7 | 4.1 | 1.0 | I. versicolor |
| 69 | 6.2 | 2.2 | 4.5 | 1.5 | I. versicolor |
| 70 | 5.6 | 2.5 | 3.9 | 1.1 | I. versicolor |
| 71 | 5.9 | 3.2 | 4.8 | 1.8 | I. versicolor |
| 72 | 6.1 | 2.8 | 4.0 | 1.3 | I. versicolor |
| 73 | 6.3 | 2.5 | 4.9 | 1.5 | I. versicolor |
| 74 | 6.1 | 2.8 | 4.7 | 1.2 | I. versicolor |
| 75 | 6.4 | 2.9 | 4.3 | 1.3 | I. versicolor |
| 76 | 6.6 | 3.0 | 4.4 | 1.4 | I. versicolor |
| 77 | 6.8 | 2.8 | 4.8 | 1.4 | I. versicolor |
| 78 | 6.7 | 3.0 | 5.0 | 1.7 | I. versicolor |
| 79 | 6.0 | 2.9 | 4.5 | 1.5 | I. versicolor |
| 80 | 5.7 | 2.6 | 3.5 | 1.0 | I. versicolor |
| 81 | 5.5 | 2.4 | 3.8 | 1.1 | I. versicolor |
| 82 | 5.5 | 2.4 | 3.7 | 1.0 | I. versicolor |
| 83 | 5.8 | 2.7 | 3.9 | 1.2 | I. versicolor |
| 84 | 6.0 | 2.7 | 5.1 | 1.6 | I. versicolor |
| 85 | 5.4 | 3.0 | 4.5 | 1.5 | I. versicolor |
| 86 | 6.0 | 3.4 | 4.5 | 1.6 | I. versicolor |
| 87 | 6.7 | 3.1 | 4.7 | 1.5 | I. versicolor |
| 88 | 6.3 | 2.3 | 4.4 | 1.3 | I. versicolor |
| 89 | 5.6 | 3.0 | 4.1 | 1.3 | I. versicolor |
| 90 | 5.5 | 2.5 | 4.0 | 1.3 | I. versicolor |
| 91 | 5.5 | 2.6 | 4.4 | 1.2 | I. versicolor |
| 92 | 6.1 | 3.0 | 4.6 | 1.4 | I. versicolor |
| 93 | 5.8 | 2.6 | 4.0 | 1.2 | I. versicolor |
| 94 | 5.0 | 2.3 | 3.3 | 1.0 | I. versicolor |
| 95 | 5.6 | 2.7 | 4.2 | 1.3 | I. versicolor |
| 96 | 5.7 | 3.0 | 4.2 | 1.2 | I. versicolor |
| 97 | 5.7 | 2.9 | 4.2 | 1.3 | I. versicolor |
| 98 | 6.2 | 2.9 | 4.3 | 1.3 | I. versicolor |
| 99 | 5.1 | 2.5 | 3.0 | 1.1 | I. versicolor |
| 100 | 5.7 | 2.8 | 4.1 | 1.3 | I. versicolor |
| 101 | 6.3 | 3.3 | 6.0 | 2.5 | I. virginica |
| 102 | 5.8 | 2.7 | 5.1 | 1.9 | I. virginica |
| 103 | 7.1 | 3.0 | 5.9 | 2.1 | I. virginica |
| 104 | 6.3 | 2.9 | 5.6 | 1.8 | I. virginica |
| 105 | 6.5 | 3.0 | 5.8 | 2.2 | I. virginica |
| 106 | 7.6 | 3.0 | 6.6 | 2.1 | I. virginica |
| 107 | 4.9 | 2.5 | 4.5 | 1.7 | I. virginica |
| 108 | 7.3 | 2.9 | 6.3 | 1.8 | I. virginica |
| 109 | 6.7 | 2.5 | 5.8 | 1.8 | I. virginica |
| 110 | 7.2 | 3.6 | 6.1 | 2.5 | I. virginica |
| 111 | 6.5 | 3.2 | 5.1 | 2.0 | I. virginica |
| 112 | 6.4 | 2.7 | 5.3 | 1.9 | I. virginica |
| 113 | 6.8 | 3.0 | 5.5 | 2.1 | I. virginica |
| 114 | 5.7 | 2.5 | 5.0 | 2.0 | I. virginica |
| 115 | 5.8 | 2.8 | 5.1 | 2.4 | I. virginica |
| 116 | 6.4 | 3.2 | 5.3 | 2.3 | I. virginica |
| 117 | 6.5 | 3.0 | 5.5 | 1.8 | I. virginica |
| 118 | 7.7 | 3.8 | 6.7 | 2.2 | I. virginica |
| 119 | 7.7 | 2.6 | 6.9 | 2.3 | I. virginica |
| 120 | 6.0 | 2.2 | 5.0 | 1.5 | I. virginica |
| 121 | 6.9 | 3.2 | 5.7 | 2.3 | I. virginica |
| 122 | 5.6 | 2.8 | 4.9 | 2.0 | I. virginica |
| 123 | 7.7 | 2.8 | 6.7 | 2.0 | I. virginica |
| 124 | 6.3 | 2.7 | 4.9 | 1.8 | I. virginica |
| 125 | 6.7 | 3.3 | 5.7 | 2.1 | I. virginica |
| 126 | 7.2 | 3.2 | 6.0 | 1.8 | I. virginica |
| 127 | 6.2 | 2.8 | 4.8 | 1.8 | I. virginica |
| 128 | 6.1 | 3.0 | 4.9 | 1.8 | I. virginica |
| 129 | 6.4 | 2.8 | 5.6 | 2.1 | I. virginica |
| 130 | 7.2 | 3.0 | 5.8 | 1.6 | I. virginica |
| 131 | 7.4 | 2.8 | 6.1 | 1.9 | I. virginica |
| 132 | 7.9 | 3.8 | 6.4 | 2.0 | I. virginica |
| 133 | 6.4 | 2.8 | 5.6 | 2.2 | I. virginica |
| 134 | 6.3 | 2.8 | 5.1 | 1.5 | I. virginica |
| 135 | 6.1 | 2.6 | 5.6 | 1.4 | I. virginica |
| 136 | 7.7 | 3.0 | 6.1 | 2.3 | I. virginica |
| 137 | 6.3 | 3.4 | 5.6 | 2.4 | I. virginica |
| 138 | 6.4 | 3.1 | 5.5 | 1.8 | I. virginica |
| 139 | 6.0 | 3.0 | 4.8 | 1.8 | I. virginica |
| 140 | 6.9 | 3.1 | 5.4 | 2.1 | I. virginica |
| 141 | 6.7 | 3.1 | 5.6 | 2.4 | I. virginica |
| 142 | 6.9 | 3.1 | 5.1 | 2.3 | I. virginica |
| 143 | 5.8 | 2.7 | 5.1 | 1.9 | I. virginica |
| 144 | 6.8 | 3.2 | 5.9 | 2.3 | I. virginica |
| 145 | 6.7 | 3.3 | 5.7 | 2.5 | I. virginica |
| 146 | 6.7 | 3.0 | 5.2 | 2.3 | I. virginica |
| 147 | 6.3 | 2.5 | 5.0 | 1.9 | I. virginica |
| 148 | 6.5 | 3.0 | 5.2 | 2.0 | I. virginica |
| 149 | 6.2 | 3.4 | 5.4 | 2.3 | I. virginica |
| 150 | 5.9 | 3.0 | 5.1 | 1.8 | I. virginica |
Der Datensatz wird häufig als anfängerfreundlicher Datensatz für Maschinelles Lernen und statistische Verfahren genutzt. Er ist in R, Python und der Software-Bibliothek scikit-learn enthalten.

### R-Code zum Erstellen des Streudiagramms

Der untenstehende Code erzeugt in R das Streudiagramm, das am Anfang dieses Artikels steht.

### Python-Code zum Erstellen des Streudiagramms

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