基于本地鸢尾花数据集用knn分类,要求使用numpy,且k可修改
时间: 2023-06-09 15:03:54 浏览: 55
好的,您的问题是基于本地鸢尾花数据集用knn分类,要求使用numpy,且k可修改。可以使用numpy库的函数来读取数据集,使用欧式距离公式计算距离,并使用np.argsort()函数从小到大排序来选取最近的k个邻居,最后投票以确定类别。您可以通过修改k的值来改变knn算法的准确性。
相关问题
python代码,基于本地鸢尾花数据集用knn分类,要求使用numpy,且k可修改
好的,我明白了您的要求。请您稍等一下,让我为您生成对应的 Python 代码。
以下是 Python 代码,基于本地鸢尾花数据集用 KNN 分类,使用了 Numpy,并且 K 值可以进行修改:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 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)
# 定义函数,用于计算测试集中每个样本到训练集的距离
def euclidean_distance(X_train, X_test):
return np.sqrt(np.sum((X_train - X_test)**2, axis=1))
# 定义函数,用于进行 KNN 分类
def knn_predict(X_train, X_test, y_train, k):
y_pred = []
for i in range(len(X_test)):
distances = euclidean_distance(X_train, X_test[i])
nearest_neighbors = np.argsort(distances)[:k]
nearest_labels = y_train[nearest_neighbors]
y_pred.append(np.bincount(nearest_labels).argmax())
return np.array(y_pred)
# 设定 K 值
K = 5
# 进行 KNN 分类
y_pred = knn_predict(X_train, X_test, y_train, K)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy)
```
以上代码可用于基于本地鸢尾花数据集进行 KNN 分类,使用了 Numpy,并且 K 值可以进行修改。如有疑问请随时向我提出。
使用sklearn中鸢尾花数据集手写knn算法,得出数据结论
好的,我们可以使用sklearn中的鸢尾花数据集,手动实现KNN算法,并得出数据结论。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 定义KNN算法类
class KNN:
def __init__(self, n_neighbors=3):
self.n_neighbors = n_neighbors
def fit(self, X, y):
self.X = X
self.y = y
def euclidean_distance(self, x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
def predict(self, X_test):
y_pred = []
for test_sample in X_test:
distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X]
nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors]
nearest_labels = self.y[nearest_indices]
unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True)
predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)]
y_pred.append(predicted_label)
return np.array(y_pred)
# 加载鸢尾花数据集
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)
# 实例化KNN算法类
knn = KNN(n_neighbors=3)
# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)
```
这段代码会将鸢尾花数据集划分为训练集和测试集,然后使用手动实现的KNN算法进行训练和预测。最后,计算预测结果与真实标签之间的准确率。
希望这对你有帮助!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)