集成KNN以及SVM的分类器进行14分类的算法，并可视化预测结果以及图Python实现完成代码

集成KNN（K-Nearest Neighbors）和SVM（Support Vector Machine）的分类器通常涉及到将这两种不同的机器学习模型结合在一起使用，比如通过投票、加权平均等方式对它们的预测进行融合。在14分类任务中，这样的做法可以利用KNN的实例相似度和SVM的结构风险最小化能力，提高预测性能。

首先，你需要安装必要的库，如`scikit-learn`（用于KNN和SVM）、`matplotlib`（可视化）等。以下是一个简单的Python示例，演示如何使用`sklearn`的 VotingClassifier 结合KNN和SVM进行14分类：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你已经有了数据集X (特征) 和 y (标签)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN和SVM分类器
knn = KNeighborsClassifier()
svm = SVC()

# 创建VotingClassifier并指定投票策略，这里是硬投票（hard voting）
voting_classifier = VotingClassifier(estimators=[('knn', knn), ('svm', svm)], voting='hard')

# 训练模型
voting_classifier.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = voting_classifier.predict(X_test)

# 分析预测结果
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
print("\nConfusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

# 可视化混淆矩阵
plt.imshow(confusion_matrix(y_test, y_pred), cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted Class')
plt.ylabel('True Class')
plt.colorbar()
plt.show()

这个例子中，我们创建了两个独立的KNN和SVM分类器，然后将它们包装到一个VotingClassifier中，以便在实际预测时取两者的结果。请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要调整参数、尝试其他投票策略或添加更多的分类器来优化性能。