k近邻算法python鸢尾花

k近邻算法是一种分类算法，它通过在给定的训练集中找到与新输入实例最近的k个邻居，并根据这些邻居的类别进行分类决策。在Python中，可以使用鸢尾花数据集来演示k近邻算法的应用。首先，使用Numpy库导入数据并进行操作，然后使用pyplot库绘制散点图来可视化数据。在散点图中，横坐标和纵坐标分别表示鸢尾花的花萼的长度和宽度。接下来，根据k近邻算法的原理，找到离待预测数据最近的几个点，并利用投票法确定待预测数据的类别。根据图中的示例，可以看出待预测数据的类别应该与绿色点的类别相同，即为0。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* [k-近邻算法实现鸢尾花分类](https://blog.csdn.net/HadesHuo/article/details/100641930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python之K-NN算法实现（鸢尾花数据）](https://blog.csdn.net/qq_42419462/article/details/102506106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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