写一段使用KNN和PCA预测鸢尾花的代码
时间: 2024-05-03 20:22:04 浏览: 19
好的,以下是使用KNN和PCA预测鸢尾花的Python代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.decomposition import PCA
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 获取特征和标签
X = iris.data
y = iris.target
# 将特征降到2维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 创建KNN分类器
classifier = KNeighborsClassifier()
# 训练分类器
classifier.fit(X_pca, y)
# 预测新样本
new_sample = [[1, 2], [3, 4]]
new_sample_pca = pca.transform(new_sample)
prediction = classifier.predict(new_sample_pca)
print(prediction)
```
这段代码中,我们首先加载鸢尾花数据集,并获取其特征和标签。然后,我们使用PCA将特征降到2维,以便我们可以在图表上绘制数据点。接下来,我们创建KNN分类器,并使用降维后的特征和标签进行训练。最后,我们使用分类器对两个新样本进行预测,并打印预测结果。
相关问题
KNN预测鸢尾花类别Python代码
以下是KNN预测鸢尾花类别的Python代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
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=0.2, random_state=42)
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 输出准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))
```
注意:这段代码需要安装scikit-learn库。
写一段KNN预测的代码
好的,对于KNN算法的预测代码如下:
```
import numpy as np
from collections import Counter
# 训练数据
X_train = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [4, 4], [4, 5], [5, 5]])
y_train = np.array(['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'])
# 预测数据
X_predict = np.array([[3, 3], [1, 3], [5, 4]])
# KNN算法预测函数
def predict(X_train, y_train, X_predict, k):
y_predict = []
for x in X_predict:
# 计算测试数据与训练数据的距离
distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in X_train]
# 根据距离排序,选择最近的k个点
sorted_index = np.argsort(distances)
k_nearest_labels = [y_train[i] for i in sorted_index[:k]]
# 统计k个点中每个类别的数量
vote_counter = Counter(k_nearest_labels)
# 获得数量最多的类别
max_count = max(vote_counter.values())
most_voted_label = [k for k, v in vote_counter.items() if v == max_count]
# 如果数量最多的类别有多个,随机选择一个
y_predict.append(np.random.choice(most_voted_label))
return np.array(y_predict)
# 进行预测
y_predict = predict(X_train, y_train, X_predict, k=3)
print(y_predict)
```
这段代码实现了KNN算法的预测功能。其中,X_train和y_train是训练数据,X_predict是要预测的数据。函数predict接受这三个参数,以及一个k值,表示要选择最近的k个点进行预测。最终返回一个预测结果的数组y_predict。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)