写一段代码实现以上问题
时间: 2024-03-11 18:50:15 浏览: 14
好的,以下是使用Python语言实现在威斯康星州乳腺癌数据集上利用kNN算法进行分类的代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 构建kNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 拟合训练集
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
以上代码中,我们首先使用`load_breast_cancer`函数加载威斯康星州乳腺癌数据集,并将数据集划分为训练集和测试集。然后我们使用`StandardScaler`对特征进行标准化,以便于后续的计算。接着我们构建了一个kNN分类器,将k设为5,并使用训练集拟合该模型。最后,我们使用测试集对模型进行评估,计算准确率并输出结果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要进行更多的数据预处理和模型调优等工作。