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knn鸢尾花

时间: 2025-06-22 16:08:38 浏览: 10

### 使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类 #### 数据准备为了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，首先需要加载并准备好数据。可以从`sklearn.datasets`模块中导入鸢尾花数据集。 ```python from sklearn import datasets import numpy as np iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 由于提到过在应用KNN之前应当考虑数据预处理[^2]，因此建议对特征数据执行标准化操作： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler().fit(X) X_standardized = scaler.transform(X) ``` #### 划分训练集与测试集合理划分训练集和测试集有助于评估模型性能。通常情况下，可以按照一定比例分割原始数据集。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_standardized, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y) ``` 这里设置了`stratify=y`来保持类别分布的一致性。 #### 构建与训练KNN模型接下来创建一个KNN分类器对象，并指定邻居数量k值。然后利用训练集对其进行拟合。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) ``` #### 测试模型准确性最后通过预测测试集中样本所属类别并与真实标签对比得出准确率。 ```python y_pred = knn.predict(X_test) print(f"Test set score: {np.mean(y_pred == y_test):.2f}") ``` 上述过程展示了如何基于Python实现KNN算法对鸢尾花数据集的分类任务[^4]。值得注意的是，当面对图像这类高维复杂数据时，直接运用KNN可能会遇到挑战，如计算成本过高以及容易受到背景因素干扰等问题[^1]。

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