KNN算法的简单应用将一维数据集分类——打开就可以跑

### 使用KNN算法对酒数据集进行分类 对于使用KNN算法来处理酒的数据集，可以借鉴鸢尾花数据集中应用的方法[^1]。具体而言，在构建模型之前要加载并预览数据集以了解其结构。 为了实现这一目标，Python中的`scikit-learn`库提供了方便快捷的方式来导入葡萄酒数据集，并且可以直接调用其中的KNeighborsClassifier类创建KNN分类器。下面是一个简单的例子展示如何完成这项工作： ```python from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 加载葡萄酒数据集 wine = load_wine() X, y = wine.data, wine.target # 将特征缩放至同一量级有助于提高KNN性能 scaler = StandardScaler().fit(X) X_scaled = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器实例 knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5).fit(X_train, y_train) # 输出预测结果 predictions = knn_classifier.predict(X_test) print(predictions) ``` ### 绘制散点图用于数据可视化 当涉及到绘制散点图时，matplotlib和seaborn确实是非常强大的绘图工具[^2]。考虑到葡萄酒数据集具有多个维度（即超过两个以上的属性），通常会选择两个最重要的特性或者通过降维技术如PCA减少到二维空间后再做图形表示。这里给出一个基于前两列特性的简单示例代码片段： ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.scatterplot(x=X[:, 0], y=X[:, 1], hue=wine.target, palette='viridis') plt.title('Wine Dataset Scatter Plot of First Two Features') plt.xlabel(wine.feature_names[0]) plt.ylabel(wine.feature_names[1]) plt.show() ``` 上述代码会生成一张关于葡萄酒数据集中第一个和第二个特征之间关系的散点图，并根据不同类别着色以便区分不同类型的红酒样品。