使用knn算法分类鸢尾花python

好的，关于使用knn算法分类鸢尾花的python代码，以下是一个简单的实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
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 = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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)

# 训练KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果并计算准确率
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

上述代码中，我们通过`load_iris()`函数加载了鸢尾花数据集，并且将数据集划分为训练集和测试集。然后使用`KNeighborsClassifier`类训练了一个KNN模型，并使用测试集进行了预测。最后，我们计算了预测结果的准确率并打印输出。

希望对你有帮助！