Python KNN分类准确率图线

您可以使用 Python 的 scikit-learn 库来实现 KNN 分类，并使用 matplotlib 库来绘制分类准确率图线。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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=0.3, random_state=42)

# 定义 K 值范围
k_range = range(1, 31)

# 记录不同 K 值下的准确率
scores = []

for k in k_range:
    # 定义 KNN 分类器
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    # 训练模型
    knn.fit(X_train, y_train)
    # 记录在测试集上的准确率
    scores.append(knn.score(X_test, y_test))

# 绘制分类准确率图线
plt.plot(k_range, scores)
plt.xlabel('Value of K for KNN')
plt.ylabel('Testing Accuracy')
plt.show()

这段代码会使用 Iris 数据集来训练 KNN 分类器，然后记录不同 K 值下的在测试集上的准确率，并绘制分类准确率图线。您可以根据需要修改代码，使用其他数据集来训练 KNN 分类器。