predicted = zeros(num_test, length(k_values));

这行代码创建了一个大小为`num_test`行、`k_values`长度列的全零矩阵，并将其赋值给变量`predicted`。

具体来说，`predicted = zeros(num_test, length(k_values))`创建了一个大小为`num_test`行、`length(k_values)`列的矩阵。该矩阵中的所有元素都被初始化为0。

这种操作常用于初始化一个矩阵，用于存储模型在测试集上的预测结果。每一行代表一个测试样本，在不同的列上存储对应不同`k_values`的预测结果。通过将矩阵初始化为全零，可以确保在后续的操作中能正确地填充预测结果。

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iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

这段代码实现了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并计算出分类准确率。具体步骤如下：

1. 首先使用`datasets.load_iris()`函数加载鸢尾花数据集。

2. 导入`MinMaxScaler`函数，使用`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`对数据集进行归一化处理。

3. 将归一化处理后的数据集转换为`pandas`数据框，并添加`target`列，即数据集的类别信息。

4. 使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。

5. 导入`KNeighborsClassifier`函数，并创建一个KNN分类器。

6. 使用训练集数据拟合KNN分类器，然后使用测试集数据对其进行预测。

7. 计算预测结果与测试集实际结果的准确率，并将其打印出来。

需要注意的是，这段代码中的第5行存在语法错误，应该为`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`而不是`MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)`。同时，第22行的代码也存在错误，应该为`KNeighborsClassifier()`而不是`KNeighborsCLassifier()`。

写一个适用于一下代码的能运行出matlab图的代码% 加载数据 load fisheriris.mat X = meas'; Y = zeros(3,length(species)); for i = 1:length(species) if strcmp(species{i},'setosa') Y(1,i) = 1; elseif strcmp(species{i},'versicolor') Y(2,i) = 1; elseif strcmp(species{i},'virginica') Y(3,i) = 1; end end % 将数据集分为训练集和测试集 [trainInd,testInd] = dividerand(length(species),0.7,0.3); X_train = X(:,trainInd); Y_train = Y(:,trainInd); X_test = X(:,testInd); Y_test = Y(:,testInd); % 设置神经网络参数 inputSize = size(X_train,1); hiddenSize = 10; outputSize = size(Y_train,1); net = feedforwardnet(hiddenSize); % 训练神经网络 net.trainFcn = 'trainlm'; net.trainParam.epochs = 100; net.trainParam.goal = 0.01; net = train(net,X_train,Y_train); % 测试神经网络 Y_pred = net(X_test); [~,Y_pred] = max(Y_pred); [~,Y_test] = max(Y_test); % 计算准确率 accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test); disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy*100),'%']);

以下是适用于上述代码的 MATLAB 代码，可以生成分类结果的可视化图表：

% 加载数据
load fisheriris.mat
X = meas';
Y = zeros(3,length(species));
for i = 1:length(species)
    if strcmp(species{i},'setosa')
        Y(1,i) = 1;
    elseif strcmp(species{i},'versicolor')
        Y(2,i) = 1;
    elseif strcmp(species{i},'virginica')
        Y(3,i) = 1;
    end
end

% 将数据集分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(length(species),0.7,0.3);
X_train = X(:,trainInd);
Y_train = Y(:,trainInd);
X_test = X(:,testInd);
Y_test = Y(:,testInd);

% 设置神经网络参数
inputSize = size(X_train,1);
hiddenSize = 10;
outputSize = size(Y_train,1);
net = feedforwardnet(hiddenSize);

% 训练神经网络
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net = train(net,X_train,Y_train);

% 测试神经网络
Y_pred = net(X_test);
[~,Y_pred] = max(Y_pred);
[~,Y_test] = max(Y_test);

% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test)/length(Y_test);
disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy*100),'%']);

% 绘制分类结果图表
figure;
gscatter(X_test(1,:),X_test(2,:),Y_pred);
hold on;
gscatter(X_test(1,:),X_test(2,:),Y_test,'k','o',8);
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
legend('Predicted Setosa','Predicted Versicolor','Predicted Virginica','Actual Setosa','Actual Versicolor','Actual Virginica','Location','best');

这段代码会生成一个散点图，其中预测的分类结果用不同颜色的点表示，实际分类结果用黑色圆圈表示。图表的横坐标和纵坐标分别表示花萼长度和花萼宽度。图表还包括一个图例，显示了预测的三个分类和实际的三个分类。