利用Classification Learner 用knn实现鸢尾花的分类
时间: 2024-06-04 09:08:51 浏览: 15
好的,我会为您介绍如何使用Classification Learner工具箱和KNN算法对鸢尾花进行分类。
步骤如下:
1. 打开MATLAB,进入Classification Learner工具箱。
2. 选择"文件" -> "导入数据",选择Iris数据集文件(iris.csv),并导入数据。
3. 在"分类器"下拉列表中选择"KNN"算法,并在"特征"选项卡中选择需要用于分类的特征。在这种情况下,选择"花萼长度"、"花萼宽度"、"花瓣长度"和"花瓣宽度"。
4. 在"训练器"选项卡中,设置KNN算法的"K"值,这里我们可以选择默认值5。
5. 点击"训练"按钮开始训练模型。
6. 训练完成后,可以在"分类器输出"选项卡中查看模型的性能指标。
7. 点击"评估"按钮,可以用测试集对模型进行评估。
8. 最后,点击"生成代码"按钮可以将模型导出为MATLAB代码,以便在其他应用程序中使用。
以上就是使用Classification Learner工具箱和KNN算法对鸢尾花进行分类的步骤。希望能对您有所帮助!
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knn算法实现鸢尾花分类
KNN(K-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的学习(Instance-Based Learning)方法,也是一种非参数化的分类(Classification)和回归(Regression)算法。在KNN算法中,样本的类别与其邻居的类别有关,即将一个测试样本的类别归为其K个最近邻居中占比最大的类别。
下面是使用KNN算法实现鸢尾花分类的Python代码,数据集采用sklearn中自带的鸢尾花数据集:
```
# 导入相关库
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
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', accuracy)
```
在上述代码中,首先导入所需的库和鸢尾花数据集,然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本数的30%。接着创建KNN模型,其中n_neighbors=3表示将测试样本的类别归为其3个最近邻居中占比最大的类别。然后使用fit函数拟合模型,并使用predict函数对测试集进行预测。最后计算准确率并输出结果。
需要注意的是,KNN算法对数据集的特征值进行了标准化处理,以避免某些特征值对结果的影响过大。因此,在实际应用中,我们可能需要对数据集进行标准化处理。
KNN算法实现鸢尾花数据的分类可视化
KNN算法对鸢尾花数据进行分类的结果可以通过可视化的方式来展示,以更直观地观察模型的分类效果。以下是一个简单的Python代码示例,实现KNN算法对鸢尾花数据集的分类可视化:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 取两个特征值进行可视化
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 训练模型
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X, y)
# 可视化分类结果
h = 0.02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1, figsize=(8, 6))
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
# 绘制训练集样本点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.title('KNN classification of iris dataset')
plt.show()
```
在上述代码中,我们取数据集中的前两个特征值进行可视化,使用了meshgrid函数生成网格点,用predict函数对网格点进行预测,最后将预测结果进行可视化。此外,我们还绘制了训练集样本点,并设置了横纵坐标轴的标签、范围和标题。运行以上代码,我们可以看到KNN算法对鸢尾花数据集的分类可视化结果。