jupyter鸢尾花数据集k近邻

好的，针对您的问题，我可以提供以下回答：

首先，jupyter是一个交互式的笔记本，而鸢尾花数据集则是一个数据集，其中包含了三种不同类型的鸢尾花的测量数据。k近邻算法（k-nearest neighbors，KNN）是一种简单的分类和回归算法，在本例中可用于对鸢尾花进行分类。

下面是jupyter鸢尾花数据集k近邻算法的实现步骤：

1. 加载数据集，并将其分为训练集和测试集。
2. 初始化KNN算法中的K值，并计算测试集中每个样本点与训练集中所有样本点之间的距离。
3. 选择距离最小的K个训练集样本。
4. 根据这K个最近邻居的标签，预测测试集样本点所属的类别。
5. 计算预测结果与真实结果之间的准确率。

以下是Python代码示例：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义KNN算法
class KNN:
    def __init__(self, k):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for i in range(len(X)):
            distances = np.sqrt(np.sum((self.X_train - X[i])**2, axis=1))
            neighbors = np.argsort(distances)[:self.k]
            classes = np.zeros(3)
            for j in range(self.k):
                classes[self.y_train[neighbors[j]]] += 1
            y_pred.append(np.argmax(classes))
        return y_pred

# 初始化KNN算法，K=5
knn = KNN(k=5)

# 训练KNN算法
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)

运行以上代码后，即可得到预测准确率。