KNN算法实现鸢尾花数据的分类可视化

KNN算法对鸢尾花数据进行分类的结果可以通过可视化的方式来展示，以更直观地观察模型的分类效果。以下是一个简单的Python代码示例，实现KNN算法对鸢尾花数据集的分类可视化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 取两个特征值进行可视化
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 训练模型
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X, y)

# 可视化分类结果
h = 0.02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1, figsize=(8, 6))
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)

# 绘制训练集样本点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.title('KNN classification of iris dataset')
plt.show()

在上述代码中，我们取数据集中的前两个特征值进行可视化，使用了meshgrid函数生成网格点，用predict函数对网格点进行预测，最后将预测结果进行可视化。此外，我们还绘制了训练集样本点，并设置了横纵坐标轴的标签、范围和标题。运行以上代码，我们可以看到KNN算法对鸢尾花数据集的分类可视化结果。