花的种类。TXT文件中五列数据分别对应花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类,其中种类分别为山鸢尾Iris-setosa、变色鸢尾Iris-versicolor和维吉尼亚鸢尾Iris-virginica三个类别。 根据使用KNN 算法进行花的种类对数据再进行分类 (15分)每一种类的花前面80%数据作为训练数据,后面20%数据作为预测数据,计算出预测准确率
时间: 2024-04-08 07:36:33 浏览: 29
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件,获取花的数据
with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1)
labels = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[4], dtype=str, skiprows=1)
# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
# 训练模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(train_data, train_labels)
# 预测结果
pred_labels = knn.predict(test_data)
# 计算准确率
accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels)
print('预测准确率:', accuracy)
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使用python编写以下程序:Flower.txt文件中五列数据分别对应花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类。读取其中全部花萼长度数据,使用Numpy并对花萼长度数据进行排序、去重,并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。
以下是使用Python编写的程序,实现了对花萼长度数据的处理:
```python
import numpy as np
# 读取文件数据
data = np.genfromtxt('Flower.txt', delimiter=',', dtype=str)
# 提取花萼长度数据
sepal_lengths = data[:, 0].astype(float)
# 排序并去重
sorted_lengths = np.sort(np.unique(sepal_lengths))
# 求和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值
sum_lengths = np.sum(sepal_lengths)
cumsum_lengths = np.cumsum(sorted_lengths)
mean_lengths = np.mean(sorted_lengths)
std_lengths = np.std(sorted_lengths)
var_lengths = np.var(sorted_lengths)
min_length = np.min(sorted_lengths)
max_length = np.max(sorted_lengths)
# 输出结果
print("Sorted and unique sepal lengths:", sorted_lengths)
print("Sum:", sum_lengths)
print("Cumulative sum:", cumsum_lengths)
print("Mean:", mean_lengths)
print("Standard deviation:", std_lengths)
print("Variance:", var_lengths)
print("Minimum:", min_length)
print("Maximum:", max_length)
```
请确保将数据文件 `Flower.txt` 与 Python 程序放在同一目录下,并且安装了 NumPy 库。运行程序后,将输出花萼长度数据的排序结果,以及求和、累积和、均值、标准差、方差、最小值和最大值等统计信息。
使用python编写以下程序:Flower.txt文件中五列数据分别对应花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类,种类有:Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica。读取其中全部花萼长度数据,使用KNN 算法进行花的分类每一类花朵前面80%数据作为训练,后面20%数据作为预测,计算出预测准确率。
以下是使用Python编写的程序,用于读取Flower.txt文件中的数据,并使用KNN算法进行花的分类,并计算预测准确率。
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 读取Flower.txt文件中的数据
data = np.loadtxt('Flower.txt', delimiter=',', usecols=(0, 1, 2, 3, 4), dtype=float)
X = data[:, :4] # 特征数据:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度
y = data[:, 4] # 类别数据:种类
# 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)
# 使用KNN算法进行分类
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算预测准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("预测准确率:", accuracy)
```
请确保在运行此程序之前,已安装了NumPy和scikit-learn库,并将Flower.txt文件放在与程序相同的目录下。