knn算法python代码实例

以下是一个KNN算法的Python代码实例： ``` from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) # 构建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 输出准确率 print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test)) ``` 以上代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来构建KNN分类器，并使用load_iris函数加载了鸢尾花数据集。代码将数据集分为训练集和测试集，并使用fit方法训练模型。最后，使用predict方法进行预测，并输出分类器的准确率。

knn算法python代码

以下是一个简单的knn算法的Python代码： ```python from math import sqrt # 计算两个向量之间的欧几里德距离 def euclideanDistance(instance1, instance2, length): distance = 0 for i in range(length): distance += pow((instance1[i] - instance2[i]), 2) return sqrt(distance) # 返回训练数据集中与测试实例距离最近的k个实例 def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k): distances = [] length = len(testInstance)-1 for x in range(len(trainingSet)): dist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length) distances.append((trainingSet[x], dist)) distances.sort(key=lambda x: x[1]) neighbors = [] for x in range(k): neighbors.append(distances[x][0]) return neighbors # 针对给定测试集knn算法的主要功能 def getResponse(neighbors): classVotes = {} for x in range(len(neighbors)): response = neighbors[x][-1] if response in classVotes: classVotes[response] += 1 else: classVotes[response] = 1 sortedVotes = sorted(classVotes.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) return sortedVotes[0][0] # 通过计算准确性来评估模型 def getAccuracy(testSet, predictions): correct = 0 for x in range(len(testSet)): if testSet[x][-1] == predictions[x]: correct += 1 return (correct / float(len(testSet))) * 100.0 # 测试knn算法 def main(): # 模拟训练集 trainSet = [[2, 2, 2, 'a'], [4, 4, 4, 'b'], [5, 5, 5, 'b'], [3, 3, 3, 'a'], [6, 6, 6, 'b'], [8, 8, 8, 'b'], [7, 7, 7, 'a']] # 模拟测试集 testSet = [[5, 5, 5, 'a'], [2, 2, 2, 'b'], [3, 3, 3, 'a'], [8, 8, 8, 'b']] # 设置k值 k = 3 predictions = [] for x in range(len(testSet)): neighbors = getNeighbors(trainSet, testSet[x], k) result = getResponse(neighbors) predictions.append(result) print(f"预测值为{result}") accuracy = getAccuracy(testSet, predictions) print('准确率: ' + repr(accuracy) + '%') if __name__ == '__main__': main() ``` 这是一个基本的knn算法代码，适用于任何数据集。当然，您可以根据需要对其进行修改和扩展。

使用鸢尾花数据集来做knn的python代码实例

当然可以。使用Python的scikit-learn库进行KNN（K-Nearest Neighbors，最近邻算法）分类，以Iris（鸢尾花）数据集为例，首先需要导入所需的库并加载数据，然后训练模型、进行预测和评估性能。这是一个基本的步骤： ```python # 导入所需库 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 特征 y = iris.target # 类别标签 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建KNN分类器，设置k值为3（可以根据需求调整） knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) #

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knn算法python代码实例

knn算法python代码

使用鸢尾花数据集来做knn的python代码实例

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