鸢尾花数据集可视化knn，不要决策边界，使用中间两个特征、

如果你不想显示决策边界，并且选择中间两个特征来可视化鸢尾花数据集的KNN分类结果，可以使用散点图来表示数据，每个类别用不同的颜色标记。

下面是使用Python中的matplotlib库进行可视化的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, 1:3]  # 使用中间两个特征
y = iris.target

# 定义KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
knn.fit(X, y)

# 可视化数据集
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k')
plt.xlabel('Petal width')
plt.ylabel('Petal length')
plt.title('Visualization of Iris dataset with KNN')
plt.show()

这段代码会绘制出数据集的散点图，其中每个类别用不同的颜色表示。

希望这对你有帮助！

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鸢尾花数据集可视化knn，不要决策边界

如果你只想要将鸢尾花数据集可视化而不显示决策边界，可以使用散点图来表示数据，每个类别用不同的颜色标记。

下面是使用Python中的matplotlib库进行可视化的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

# 定义KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
knn.fit(X, y)

# 可视化数据集
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('Visualization of Iris dataset')
plt.show()

这段代码会绘制出数据集的散点图，其中每个类别用不同的颜色表示。

希望这对你有帮助！

鸢尾花数据集可视化knn

当对鸢尾花数据集进行KNN算法的可视化时，我们首先需要选择两个特征来表示数据点的位置，以及一个目标变量来表示数据点的类别。常用的选择是选择萼片长度和宽度作为两个特征，并将类别用不同的颜色来表示。

下面是使用Python中的matplotlib库进行可视化的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

# 定义KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
knn.fit(X, y)

# 可视化数据集和决策边界
h = 0.02  # 网格中的步长
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
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()])

# 将预测结果可视化
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure()
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('KNN Classifier visualization on Iris dataset')
plt.show()

这段代码会绘制出数据集的散点图，并使用KNN算法根据选择的两个特征绘制决策边界。不同的类别用不同的颜色表示。

希望这可以帮助到你！