c++运用KNN实现鸢尾花分类源代码

在C++中实现K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法用于鸢尾花分类，通常涉及以下步骤：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

// 定义鸢尾花数据结构
struct IrisClass {
    double sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width;
    int class_label; // 0: setosa, 1: versicolor, 2: virginica
};

// 计算欧几里得距离
double euclidean_distance(const IrisClass& a, const IrisClass& b) {
    return std::sqrt(std::pow(a.sepal_length - b.sepal_length, 2)
                   + std::pow(a.sepal_width - b.sepal_width, 2)
                   + std::pow(a.petal_length - b.petal_length, 2)
                   + std::pow(a.petal_width - b.petal_width, 2));
}

// KNN分类函数
int knn_classifier(const std::vector<IrisClass>& training_set, int k, const IrisClass& test_point) {
    std::vector<int> distances(training_set.size(), std::numeric_limits<int>::max());
    for (size_t i = 0; i < training_set.size(); ++i) {
        double dist = euclidean_distance(test_point, training_set[i]);
        if (dist < distances[i]) {
            distances[i] = dist;
        }
    }

    // 将距离从小到大排序
    std::sort(distances.begin(), distances.end());

    int k_nearest_labels(k);
    for (size_t i = 0; i < k; ++i) {
        k_nearest_labels.push_back(training_set[std::distance(distances.begin(), std::min_element(distances.begin() + i, distances.end()))].class_label);
    }

    // 返回出现次数最多的类别作为预测结果
    return std::max_element(k_nearest_labels.begin(), k_nearest_labels.end()) - k_nearest_labels.begin();
}

int main() {
    // 加载训练集数据，假设从文件中读取
    std::ifstream train_file("iris_train.txt");
    std::vector<IrisClass> training_set;
    while (train_file >> iris_class) { // 假设IrisClass有正确的构造函数和输入流适配器
        training_set.push_back(iris_class);
    }

    // 类似地，加载测试点数据
    std::ifstream test_file("iris_test.txt");
    IrisClass test_point;
    test_file >> test_point;

    // 使用KNN分类
    int predicted_class = knn_classifier(training_set, 5, test_point); // 假定k值为5

    std::cout << "Test point classified as: " << predicted_class << std::endl;

    return 0;
}

这个示例展示了如何使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类。注意，这里的代码假设你有一个包含训练数据和测试数据的文本文件，并且数据已经被预处理成`IrisClass`结构。此外，实际应用中可能需要考虑更复杂的数据读取、错误处理以及性能优化。