KNN算法鸢尾花识别 可视化如何编写

K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，用于分类问题，比如鸢尾花识别。首先，你需要有一个包含鸢尾花特征（如花瓣长度、宽度等）的数据集，如Iris数据集。

以下是使用Python的Scikit-Learn库来实现KNN分类，并对数据进行可视化的基本步骤：

# 导入所需库
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据划分（通常80%训练，20%测试）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化KNN模型，例如k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制决策边界（如果数据可视化可行）
if iris.data.shape[1] <= 3:  # 三维数据可视
    fig, ax = plt.subplots()
    plot_decision_regions(X=X_train, y=y_train, classifier=knn, test_idx_range=(95, 100))
    plt.xlabel('sepal length')
    plt.ylabel('petal length')
    plt.title('KNN Decision Boundaries')
    plt.legend()
else:  # 高维数据通常只看二维投影
    from sklearn.decomposition import PCA
    pca = PCA(n_components=2)
    X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
    X_test_pca = pca.transform(X_test)

    # 绘制二维降维后的数据点及其预测结果
    plot_iris_with_predictions(X_train_pca, y_train, X_test_pca, y_pred)

# 输出评估报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 定义辅助函数绘制决策区域
def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):
    # ...（这里省略了具体的绘图代码）

# 生成并显示图像
plt.show()

这段代码展示了基本的KNN分类过程以及简单的决策边界可视化。注意，实际高维数据的可视化通常会通过主成分分析(PCA)降低维度到2D或3D以便于观察。