对于Iris文本文件中包含150个鸢尾花模式样 本，其中 每个模式样本采用5维的特征描述 X = （x1，x2，x3，x4，w）; x1： 萼片长度（厘米） x2： 萼片宽度（厘米） x3： 花瓣长度（厘米） x4：花瓣宽度（厘米）要求用代码读取文本样本数据

这段代码是使用 SVM（支持向量机）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用 matplotlib 库对分类结果进行可视化。代码的主要流程如下： 1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_test_split 和 accuracy_score。 2. 读取鸢尾花数据集，将前四列作为特征值 x，将最后一列作为目标值 y，并将 y 转换为数字编码。 3. 选取前两个特征值作为二维平面上的坐标，将数据集划分为训练集和测试集。 4. 使用 svm.SVC() 函数创建支持向量机分类器，并使用训练集对其进行训练。 5. 计算训练集和测试集的准确率，并输出结果。 6. 使用 predict() 函数对训练集进行预测，并输出 decision_function() 函数计算出的样本到决策面的距离。 7. 使用 meshgrid() 函数生成二维网格采样点，并使用 predict() 函数对每个采样点进行分类预测，将预测结果可视化出来。 8. 可视化结果包括训练集和测试集的样本点、分类边界和测试集的样本点所在的圆圈。 9. 最后使用 show() 函数显示可视化结果。

<think>嗯，用户想用自定义函数实现KNN算法的全流程，包括数据加载、划分训练测试集、计算欧氏距离、预测和评估准确率。首先，我需要回忆KNN的基本步骤。根据引用[4]，KNN的核心是找到K个最近邻样本，然后根据多数类别进行分类。用户提到要用pandas，所以数据加载部分可能需要用pandas读取数据，但iris数据集通常来自sklearn，所以可能需要从那里加载再转成DataFrame。 接下来是划分训练集和测试集。用户可能希望自己写一个train_test_split函数，而不是用sklearn的。这需要随机打乱数据，然后按比例分割。需要注意设置随机种子以保证可重复性。 然后是欧氏距离的计算。公式应该是平方差的平方根。需要处理多个特征的情况，对每个样本的特征进行差值平方求和，再开根。在Python中可以用numpy的向量化操作来高效计算。 KNN预测函数部分，需要计算测试样本与所有训练样本的距离，找到最近的K个，统计它们的类别，取多数。这里可能需要处理平票的情况，比如引用[3]提到的排序方法，但用户的问题中可能暂时只需返回第一个最多的类别。 准确率评估就比较简单，比较预测结果和实际标签，计算正确比例。 现在要确保每个步骤的函数都正确，并且能串联起来。比如数据加载函数是否正确返回特征和标签，划分函数是否正确处理分割，距离计算是否正确，预测函数是否找到最近的K个点，准确率计算是否准确。 可能的疑问点：在计算欧氏距离时，是否需要考虑特征标准化？通常KNN对尺度敏感，但用户的问题可能假设数据已经处理过，或者要求用户自己处理。但iris数据集的特征尺度相近，可能不需要额外处理。 另外，在实现KNN预测时，如何高效计算距离？使用numpy的广播机制可能比循环更快。比如，对于每个测试样本，计算与所有训练样本的距离，可以用向量化操作。 测试时需要注意数据结构的正确性，比如特征矩阵的形状，标签的格式是否正确。例如，训练数据和测试数据是否为二维数组，标签是否为一维数组。 可能还需要处理K的选择，比如用户可能想调整K值，但函数中需要作为参数传入。预测函数需要接收K值参数。 最后，准确率函数需要比较预测和真实标签，计算正确率。这部分相对简单，但要注意数据类型是否一致，比如是否都是整数或字符串标签。 现在，将这些步骤转化为代码，确保每个函数正确，并且整体流程正确。可能需要测试每个函数的输出是否符合预期，比如数据加载是否正确分割特征和标签，划分函数是否按比例分割，距离计算是否正确，预测结果是否合理，准确率是否正确计算。 可能还需要处理边界情况，比如K为偶数时出现平票，这时候如何处理？根据引用[3]，可以隐式排序，返回首位。但在代码中，可以用统计众数的方法，如果有多个众数，取第一个出现的。 总之，需要按照步骤逐一实现每个函数，并确保它们能够协同工作，最终评估模型的准确率。同时，用户可能希望代码简洁高效，所以尽量使用向量化操作而不是循环，尤其是对于距离计算部分。</think>### 自定义KNN算法全流程实现 #### 1. 数据加载（load_iris_dataset） ```python import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris def load_iris_dataset(): iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) data['target'] = iris.target return data.drop('target', axis=1), data['target'] ``` *通过sklearn加载数据后转换为DataFrame，分离特征和标签* #### 2. 训练测试集划分（train_test_split） ```python import numpy as np def train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=None): np.random.seed(random_state) indices = np.random.permutation(len(X)) split = int(len(X) * (1 - test_size)) return ( X.iloc[indices[:split]], X.iloc[indices[split:]], y.iloc[indices[:split]], y.iloc[indices[split:]] ) ``` *使用随机排列索引实现数据集划分，保持特征与标签对应关系[^2]* #### 3. 欧氏距离计算（euclidean_distance） ```python def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) ``` *计算两个样本点各维度差的平方和的平方根[^4]* #### 4. KNN预测（knn_predict） ```python def knn_predict(X_train, y_train, X_test, k=3): preds = [] for test_row in X_test.values: distances = [euclidean_distance(test_row, train_row) for train_row in X_train.values] k_indices = np.argsort(distances)[:k] k_labels = y_train.iloc[k_indices] pred = k_labels.mode()[0] preds.append(pred) return np.array(preds) ``` *计算测试样本与所有训练样本的距离，取前k个最近邻的众数类别[^3]* #### 5. 准确率评估（accuracy_score） ```python def accuracy_score(y_true, y_pred): return np.sum(y_true == y_pred) / len(y_true) ``` #### 完整调用流程 ```python # 数据加载 X, y = load_iris_dataset() # 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 预测与评估 y_pred = knn_predict(X_train, y_train, X_test, k=5) print(f"准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2%}") ```