逐句解释使用KNN对鸢尾花iris数据集进行分类的完整代码

在Python中，我们可以使用sklearn库中的K近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)对鸢尾花(Iris dataset)进行分类。以下是使用KNN进行分类的一个完整示例代码：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
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 = datasets.load_iris()
X = iris.data   # 特征数据
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=0.3, random_state=42)

# 选择K值，这里假设我们选择k=3作为邻居数
k = 3
knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

# 使用训练集训练模型
knn_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn_classifier.predict(X_test)

# 计算并打印预测准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"KNN分类器的准确率为: {accuracy*100}%")

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