使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类处理

K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍1 案例：鸢尾花种类预测2 scikit-learn中数据集介绍2.1 scikit-learn数据集API介绍2.1.1 sklearn小数据集2.1.2 sklearn大数据集2.2 sklearn数据集返回值介绍2.3 查看数据分布2.4 数据集的划分 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的...

KNN算法实现鸢尾花数据集分类 一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。属于一个分类算法，主要思想如下： 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。 用二维的图例，说明knn算法，如下： 二维空间下数据之间的距离计算： 在n维空间两个数据之间: 2.具体步骤： （1）计算待测试数据与各训练数据的距...

K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种常用的分类和回归算法。对于分类问题，KNN算法的基本思想是找出离待预测样本最近的K个训练样本，然后根据这K个样本的标签，通过投票或加权投票的方式来确定待预测样本的类别。iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。

KNN算法的精髓在于近朱者赤近墨者黑，所以距离通过欧氏距离或者夹角余弦来计算。 他的主要计算步骤为： 1.算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离 2.寻找邻居：圈定距离最近的K个训练对象，作为测试对象的近邻。 3.做分类：根据这K个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类。 对kNN算法的伪代码： 1.采用load_iris读取数据并查看  2.分割数据，

knn iris分类 import numpy as np import matplotlib.pylab as pyb %matplotlib inline from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split x, y = datasets.load_iris(True) x = x[:

1、代码 1、csv数据 sepallength sepalwidth petallength petalwidth class 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 4.9 3 1.4 0.2 Iris-setosa 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa 5 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa 5.4 3.9 1.7 0.4 Iris-setosa 4.6 3.4 1.4 0.3 Iris-setosa

文章目录前言引例KNN算法实现鸢尾花分类1获取数据2划分数据集3特征工程：标准化数据4模型训练5模型评估总结 前言 近朱者赤近墨者黑，物以类聚人以群分。KNN算法就是计算和别人和自己的举例，然后离自己最近的这些人（大部分）是什么样的人，那么自己就是什么样的人 引例 import pandas as pd import numpy as np #首先有6部电影 统计了打斗镜头和约会镜头 然后分好类了 0和1两类 data=np.array([ [98,2],[3,104],[1,81],[99,5],[10

文章目录【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类1. 概述2. KNN算法的计算过程2.1 算法核心2.2 距离计算2.3 k值选择3. KNN实现鸢尾花分类3.1 鸢尾花数据集介绍3.2 数据可视化3.3 实现KNN算法的编写3.4 sklearn实现KNN算法4. 讨论4.1 KNN算法适用于图像分类吗4.2 KNN算法的优劣 【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类 1. 概述 ​ KNN算法（K-NearestNeighbor）是机器学习领域的基础算法之一，常被用做分类问题与回归问题。 2. KNN算法的计

KNN算法：通过在整个训练集中搜索k个最相似的实例（邻居）并汇总这些k个实例的输出变量来预测新的数据点。它可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。 混淆矩阵：至少有m*m的表。前m行和m列的条目CMJ表示分类器标记为J的类I元组数。老规矩，先使用load_iris模块，里面有150组鸢尾花特征数据，我们可以拿来进行学习特征分类。 如下代码： 引入混淆矩阵confusion_matrix函数，评估方法函数accuracy_score，数据预处理函数模块preprocessing如下： 数据预处理：按列归一化

我们利用Scikit-learn实现了KNN对鸢尾花数据集的分类任务。在实验中，我们学习了如何加载数据、进行数据预处理、训练模型以及评估模型性能。KNN是一种基于距离度量的算法，其优点在于实现简单、易于理解，但在面对大规模数据时计算效率较低。通过鸢尾花数据集，我们看到KNN在这种相对简单的数据集上有很好的表现。

总 源代码 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeig...