knn算法python代码鸢尾花可视化

### 回答1：
以下是使用Python实现KNN算法并可视化鸢尾花数据集的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
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=.3, random_state=42)

# 训练KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 可视化训练集和测试集
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train')
plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.legend()
plt.show()

# 可视化KNN分类结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
h = .02  # 网格步长
x_min, x_max = X[:, ].min() - .5, X[:, ].max() + .5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=.5)
plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train')
plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码，即可得到训练集和测试集的散点图以及KNN分类结果的可视化图。

### 回答2：
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单而有效的分类算法。在Python中，通过使用scikit-learn库，我们可以很方便地对鸢尾花数据进行KNN分类，并将结果进行可视化。

首先，我们需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

接着，我们可以使用以下代码来加载鸢尾花数据集：

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

在这里，我们只使用了鸢尾花数据集中的前两个特征来进行分类。接下来，我们可以通过以下代码将数据集分成训练集和测试集：

# 将数据集分成训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

接下来，我们可以通过以下代码对训练集进行KNN分类：

# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

在这里，我们使用了KNeighborsClassifier类来创建一个KNN分类器，并使用fit方法对训练集进行训练。

接着，我们可以使用以下代码对测试集进行预测并计算准确率：

# 对测试集进行预测并计算准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

最后，我们可以使用以下代码将鸢尾花数据集和KNN分类结果进行可视化：

# 可视化结果
h = .02  # 网格步长
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))

Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.figure()
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)

# 绘制训练集数据点和测试集数据点
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired, alpha=0.5)

plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')

plt.show()

在这里，我们首先使用meshgrid函数创建了一个网格，然后对网格中的每个点进行预测，并将结果进行可视化。同时，我们还绘制了训练集数据点和测试集数据点，以便更好地展示分类结果。

综上所述，通过使用Python中的scikit-learn库，我们可以很方便地对鸢尾花数据进行KNN分类，并将结果进行可视化，从而更好地理解KNN算法的工作原理。

### 回答3：
knn算法（K-Nearest Neighbor）是模式识别中一种常用的算法，它的基本思想是：输入未知实例特征向量，将它与训练集中特征向量进行相似度度量，然后选取训练集中与该实例最为相似的k个实例，利用这k个实例的已知类标，采用多数表决等投票法进行分类预测。这种方法简单而有效，准确性高，特别适合于多分类、样本偏斜不平衡、非线性的数据分类问题。本文将介绍如何使用Python实现KNN算法，并可视化表现在鸢尾花分类问题上。

数据集的导入

我们使用鸢尾花数据集，首先需要导入相关的库和数据。其中，数据集中有4个属性分别是花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width），一共150个样本，分别属于3个类别，分别为Setosa，Versicolor，Virginica。

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris = load_iris()
iris_data = iris.data
iris_labels = iris.target
iris_names = iris.target_names

KNN算法的实现

KNN算法的核心代码如下所示。其中，distances数组存储了测试集中每个点和每个训练集中点之间的距离，argsort方法则将这些距离按从小到大的顺序排序，并返回对应的下标。由于要选取k个最小值，因此需要选取前k个最小值对应的下标，再统计这些下标对应训练集中类别出现的次数。最后，返回出现次数最多的类别。

#定义KNN分类器
def knn_classify(test_data, train_data, labels, k):
distances = np.sqrt(np.sum((train_data - test_data)**2,axis = 1))
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
maxCount = 0
maxIndex = -1
for key,value in classCount.items():
if value > maxCount:
maxCount = value
maxIndex = key
return maxIndex

可视化表现

为了更加直观地观察KNN算法的分类表现，我们使用Matplotlib库进行可视化。我们将训练集中不同类型的花的属性值绘制在不同的颜色中，并用散点图展示 。接下来，我们将测试集中每个点的属性值和类标绘制在同一张图中，并将分类结果用圆圈标识出来。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

#用散点图展示鸢尾花数据集上不同类型花的属性
colors = ['red','blue','green']
for i in range(len(iris_names)):
x = iris_data[:,0][iris_labels == i]
y = iris_data[:,1][iris_labels == i]
plt.scatter(x, y, c = colors[i],label = iris_names[i])
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend(loc='upper left')

#可视化分类表现
point_size = 50
test_point = [6,3] #假设测试点的属性值为[6,3]
plt.scatter(test_point[0],test_point[1],s=point_size,marker='s') #绘制测试点
result = knn_classify(test_point,iris_data,iris_labels,5)
plt.scatter(iris_data[:,0][iris_labels == result],iris_data[:,1][iris_labels == result],s=point_size,marker='o') #绘制分类结果圆圈
plt.show()

从可视化结果可以看出，假设测试样本所在的位置为红色正方形，那么距离它最近的5个训练集样本所在的位置为绿色圆圈，故该测试样本被归为绿色类别。