使用python，分别使用PCA、Isomap对数据集进行降维，使用KNN对数据集进行分类；

好的，我来回答您的问题。

首先，PCA（Principal Component Analysis）和Isomap（Isometric Mapping）都是常用的降维方法。PCA是一种线性降维方法，它通过将原始数据映射到一个新的低维空间来实现降维。而Isomap则是一种非线性降维方法，它可以保留数据的局部结构，避免了PCA可能出现的信息丢失问题。

接下来，使用Python实现PCA和Isomap降维以及KNN分类的流程如下：

1. 加载数据集

我们可以使用Scikit-learn库中的datasets模块来加载数据集。下面是一个例子：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 数据预处理

在进行降维之前，我们需要对数据进行预处理。这包括对数据进行标准化、归一化等操作，以确保各个特征在同一量级上。下面是一个例子：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

3. PCA降维

使用Scikit-learn库中的PCA模块来进行PCA降维。下面是一个例子：

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

在上面的例子中，我们将数据降到了2维。

4. Isomap降维

使用Scikit-learn库中的Isomap模块来进行Isomap降维。下面是一个例子：

from sklearn.manifold import Isomap

isomap = Isomap(n_components=2)
X_iso = isomap.fit_transform(X)

同样地，我们将数据降到了2维。

5. KNN分类

使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier模块来进行KNN分类。下面是一个例子：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy*100))

在上面的例子中，我们使用了PCA降维后的数据进行分类，但是使用Isomap降维后的数据同样可以进行分类。

这就是使用Python实现PCA、Isomap降维以及KNN分类的流程。希望可以帮到您！