iris=pd.read_csv(f) return iris 1. 2. 3. 4. 5. ③将鸢尾花的数据分开为测试集与训练集 def Classification(iris): #得到15个随机数,从中选取15个作为随机数 k=15 index=np.random.permutation(len(iris)) index=index[0:k] #将测试集弄出来 testSet=iris.take(index) #总的数据集减掉测试集就...
目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图,展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花(iris)数据集测试1、导入包2、导入数据,划分数据集3、调用写好的KNN函...
1 加载一组数据——iris:from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np a = datasets.load_iris()2 从a里面读出输入数据:x=a.data每一个数据都是一个四元向量。3 从a里面读出输出数据:y=a.targetx里面的每一个向量,都对应y里面的一个数字。4 给...
datasets# 导入数据集,数据集sklearn自带,X与y一一对应dataset=datasets.load_iris()# 获取鸢尾花前两列花萼长度和花萼宽度(sepal_length、sepal_width)数据作为XX=dataset.data[:,:2]# 获取鸢尾花种类作为Y# 2表示Iris-virginica,1表示Iris-versicolor,0表示Iris-setosay=dataset.target...
利用KNN对鸢尾花iris分类 案例1:KNN实现鸢尾花分类 为什么写本博客 前人种树,后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。 需要的基础 懂不懂原理不重要,本系列的目标是使用python实现机器学习。 必须会的东西:python基础、numpy、matplotlib和库的使用技巧。
KNN算法是一个简单且有效的分类算法。它的原理是基于距离度量的分类方法,通过计算新数据点与已知数据点之间的距离来进行分类。在实现KNN算法时,需要确定K值和距离度量方法。K值通常是通过交叉验证来确定的。距离度量方法通常使用欧氏距离或曼哈顿距离等。 在本文中,我们使用Python实现了KNN算法,并使用iris数据集对其进行了...
数据iris:http://pan.baidu.com/s/1bHuQ0A测试数据集: iris的第1行数据; 训练数据: iris的2到150行数据 1#coding:utf-82importpandas as pd3importnumpy as np45classKNNa(object):67#获取训练数据集8defgetTrainData(self):9dataSet = pd.read_csv('C:\pythonwork\practice_data\iris.csv', header...
python代码实现 python里面已经内置了鸢尾花分类实例,下面以鸢尾花为例子进行KNN分类预测 fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasets# 创建KNN分类器knn=neighbors.KNeighborsClassifier()#加载python中默认的鸢尾花分类数据iris=datasets.load_iris()#输出数据 包括特征值和target部分print(iris)#根据已经有的数据进...
使用KNN对iris数据集进行分类——python filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines() Mat=zeros((len(lines),4)) irisLabels=[] index=0 for line in lines: line=line.strip() if len(line)>0: listFromline=line.split(',') irisLabels.append(listFromline[-1])...
iris_dataset=load_iris() # Bunch对象,和字典相似print("keys of iris_dataset: \n{}".format(iris_dataset.keys())) keys of iris_dataset: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) print('target names:{}'.format(iris_dataset['target_names'...