鸢尾花数据集可视化knn,不要决策边界

时间: 2023-07-21 15:09:18 浏览: 59
如果你只想要将鸢尾花数据集可视化而不显示决策边界,可以使用散点图来表示数据,每个类别用不同的颜色标记。 下面是使用Python中的matplotlib库进行可视化的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 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 # 定义KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 拟合模型 knn.fit(X, y) # 可视化数据集 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.title('Visualization of Iris dataset') plt.show() ``` 这段代码会绘制出数据集的散点图,其中每个类别用不同的颜色表示。 希望这对你有帮助!
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鸢尾花数据集可视化knn,不要决策边界,使用中间两个特征、

如果你不想显示决策边界,并且选择中间两个特征来可视化鸢尾花数据集的KNN分类结果,可以使用散点图来表示数据,每个类别用不同的颜色标记。 下面是使用Python中的matplotlib库进行可视化的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, 1:3] # 使用中间两个特征 y = iris.target # 定义KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 拟合模型 knn.fit(X, y) # 可视化数据集 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k') plt.xlabel('Petal width') plt.ylabel('Petal length') plt.title('Visualization of Iris dataset with KNN') plt.show() ``` 这段代码会绘制出数据集的散点图,其中每个类别用不同的颜色表示。 希望这对你有帮助!

鸢尾花数据集可视化knn

对于鸢尾花数据集的可视化,可以使用K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)算法来实现。KNN是一种简单而常用的分类算法,它通过测量不同特征之间的距离来判断未知样本属于哪个类别。 首先,我们需要导入所需的库: ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier ``` 然后,加载鸢尾花数据集: ```python iris = load_iris() df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target ``` 可以使用seaborn的pairplot函数来绘制特征之间的散点图: ```python sns.pairplot(df, hue='target') plt.show() ``` 接下来,我们可以使用KNN算法来对鸢尾花数据集进行分类,并将分类结果可视化: ```python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(iris.data, iris.target) # 生成网格点 x_min, x_max = iris.data[:, 0].min() - 1, iris.data[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = iris.data[:, 1].min() - 1, iris.data[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) # 预测网格点的类别 Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制分类边界和样本点 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8) sns.scatterplot(x=df.iloc[:, 0], y=df.iloc[:, 1], hue=df['target'], palette='Set1') plt.xlabel('sepal length (cm)') plt.ylabel('sepal width (cm)') plt.title('KNN Classification') plt.show() ``` 这样就可以得到鸢尾花数据集经过KNN算法分类后的可视化结果。在这个图中,不同颜色的点表示不同类别的鸢尾花样本,背景色表示KNN分类边界。 注意,这里只选择了两个特征(sepal length和sepal width)进行可视化,你可以根据需要选择其他特征来进行可视化。

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