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，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。

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用鸢尾花数据集实现KNN算法理论

下面是使用鸢尾花数据集实现KNN算法的代码示例：

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

def euclidean_distance(x1, x2):
    """
    计算两个向量之间的欧氏距离
    """
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

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

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        # 计算输入样本与所有训练样本之间的距离
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        # 选取距离最近的k个样本
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        # 根据这k个样本的类别来预测输入样本的类别
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 进行投票，选择出现最多的类别作为预测结果
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

if __name__ == '__main__':
    # 加载数据集
    iris = load_iris()
    X = iris.data
    y = iris.target
    # 数据预处理
    scaler = StandardScaler()
    X = scaler.fit_transform(X)
    # 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)
    # 训练模型
    knn = KNN(k=3)
    knn.fit(X_train, y_train)
    # 预测
    y_pred = knn.predict(X_test)
    # 计算准确率
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print('Accuracy:', acc)

上述代码中，首先使用`load_iris`函数加载鸢尾花数据集，然后使用`StandardScaler`进行数据预处理，将数据进行标准化，再使用`train_test_split`函数进行训练集和测试集的划分。接着，使用我们实现的KNN算法进行训练和预测，并使用`accuracy_score`函数计算模型的准确率。

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：

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！