鸢尾花数据集可视化knn

对于鸢尾花数据集的可视化，可以使用K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法来实现。KNN是一种简单而常用的分类算法，它通过测量不同特征之间的距离来判断未知样本属于哪个类别。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

然后，加载鸢尾花数据集：

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target

可以使用seaborn的pairplot函数来绘制特征之间的散点图：

sns.pairplot(df, hue='target')
plt.show()

接下来，我们可以使用KNN算法来对鸢尾花数据集进行分类，并将分类结果可视化：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(iris.data, iris.target)

# 生成网格点
x_min, x_max = iris.data[:, 0].min() - 1, iris.data[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = iris.data[:, 1].min() - 1, iris.data[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.1))

# 预测网格点的类别
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制分类边界和样本点
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8)
sns.scatterplot(x=df.iloc[:, 0], y=df.iloc[:, 1], hue=df['target'], palette='Set1')
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.title('KNN Classification')
plt.show()

这样就可以得到鸢尾花数据集经过KNN算法分类后的可视化结果。在这个图中，不同颜色的点表示不同类别的鸢尾花样本，背景色表示KNN分类边界。

注意，这里只选择了两个特征(sepal length和sepal width)进行可视化，你可以根据需要选择其他特征来进行可视化。