Iris合成环状数据后实现KNN分类的代码

Iris数据集是一个经典的机器学习案例，通常用于演示聚类、分类等算法。如果你想使用K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对Iris数据进行分类，首先你需要加载数据，然后对数据进行预处理（如标准化），接着选择K值，最后应用KNN算法。这里是一个简单的Python示例，使用sklearn库：

# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载Iris数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 初始化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # 可以尝试调整n_neighbors的值

# 训练模型
knn.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test_scaled)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)