Este repositório contém um exemplo de classificação de espécies de plantas íris usando redes neurais artificiais (RNA) e análise de componentes principais (PCA) em Python.

Antes de executar o código, certifique-se de ter as seguintes dependências instaladas em sua máquina:

• Python (versão 3.6 ou superior)
• NumPy (versão 1.23.5 ou superior)
• SciPy (versão 1.10.1 ou superior)
• scikit-learn (versão 1.2.2 ou superior)
• matplotlib (versão 3.7.1 ou superior)

Você pode instalar todas essas dependências de uma só vez usando o arquivo requirements.txt incluído neste repositório. Para fazer isso, execute o seguinte comando no terminal:

bashCopy code
pip install -r requirements.txt

Para usar este exemplo, siga as seguintes instruções:

1. Clone o repositório em sua máquina local usando o comando git clone.

2. Navegue para o diretório clonado usando o terminal.

3. Execute o arquivo RNA-ClassificadorIrisPCA-ExemploLAB.py usando o seguinte comando:

bashCopy code
python RNA-ClassificadorIrisPCA-ExemploLAB.py

Isso executará o código e exibirá os gráficos de dispersão e as matrizes de confusão para os classificadores RNA e RNA-PCA.