Basado en la combinación de estos cuatro rasgos, Fisher desarrolló un modelo discriminante lineal para distinguir entre una especie y otra.
Esto hace el conjunto de datos un ejemplo bueno para explicar la diferencia entre técnicas que se supervisan o no en la minería de datos: El modelo análisis discriminante solo se puede obtener cuando la especie objeta se conoce: etiquetas de clase y racimos no son siempre lo mismo.
[5] Sin embargo, estas tres especies se pueden separar en la proyección en el componente principal del ramaje no lineal.
La zona del gráfico es proporcional al número de los puntos proyectados.
Se han publicado varias versiones del conjunto de datos.