用KNN算法计算UCI中wine数据集的最优规模组合，python语言

您可以使用KNN算法来计算UCI中wine数据的最优规模组合。以下是一个使用Python语言实现KNN算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载wine数据集
wine = load_wine()
X, y = wine.data, wine.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=0.2, random_state=42)

# 定义参数范围
k_values = [1, 3, 5, 7, 9]

best_score = 0
best_k = 0

# 循环尝试不同的k值
for k in k_values:
    # 创建KNN分类器并拟合训练数据
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = knn.predict(X_test)
    
    # 计算准确率
    score = accuracy_score(y_test, y_pred)
    
    # 更新最优准确率和对应的k值
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_k = k

# 打印最优准确率和对应的k值
print("Best accuracy:", best_score)
print("Best k:", best_k)

上述代码中，首先使用`load_wine`函数加载wine数据集。然后，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，定义了一个包含不同k值的列表`k_values`，然后使用循环迭代尝试不同的k值。在循环中，创建了一个KNN分类器，并使用训练数据进行拟合。然后，在测试集上进行预测，并计算准确率。最后，比较准确率，找出最优准确率和对应的k值，并打印出来。

您可以根据实际需求修改代码中的参数范围和其他相关部分。希望对您有帮助！