iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )

这段代码实现了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类，并计算出分类准确率。具体步骤如下：

1. 首先使用`datasets.load_iris()`函数加载鸢尾花数据集。

2. 导入`MinMaxScaler`函数，使用`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`对数据集进行归一化处理。

3. 将归一化处理后的数据集转换为`pandas`数据框，并添加`target`列，即数据集的类别信息。

4. 使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。

5. 导入`KNeighborsClassifier`函数，并创建一个KNN分类器。

6. 使用训练集数据拟合KNN分类器，然后使用测试集数据对其进行预测。

7. 计算预测结果与测试集实际结果的准确率，并将其打印出来。

需要注意的是，这段代码中的第5行存在语法错误，应该为`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`而不是`MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)`。同时，第22行的代码也存在错误，应该为`KNeighborsClassifier()`而不是`KNeighborsCLassifier()`。

相关问题

# 加载数据集from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.data# 数据预处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 使用K-means算法聚类from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)kmeans.fit(X_scaled)y_pred = kmeans.predict(X_scaled)# 使用轮廓系数评估聚类方法的优劣from sklearn.metrics import silhouette_scoresilhouette_score(X_scaled, y_pred)

这段代码是一个完整的Python示例，用于对鸢尾花数据进行K-means算法聚类，并使用轮廓系数评估聚类方法的优劣。代码中首先加载鸢尾花数据集，然后对数据进行预处理，接着使用K-means算法将数据聚类为三个簇，最后使用轮廓系数评估聚类方法的优劣。

需要注意的是，在导入数据集时，代码中使用了`iris`变量，但在加载数据集时使用了`load_iris()`函数，这里应该将变量名修改为`iris = load_iris()`。

另外，`StandardScaler()`函数实例化的对象名应该是`scaler`，而不是`StandardScaler`。

以下是修改后的代码：

# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 使用K-means算法聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X_scaled)
y_pred = kmeans.predict(X_scaled)

# 使用轮廓系数评估聚类方法的优劣
from sklearn.metrics import silhouette_score
silhouette_score(X_scaled, y_pred)

请注意，这段代码运行需要安装`scikit-learn`库。

import ... iris = datasets.load_iris() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaleriris_data=MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)pnint(ini.s...data[0.:.5..;J) iris_df=pd.DataFrame(iris_data,columns=[ ' Sepal Length ', 'Sepal Width ', 'Petal Length ',' Petal iris_df[ 'target ' ]=iris.target fnom sklearn.model_selection import train_test_split X_train，X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_df.iloc[ :,0:4], inis..df[ 'target ' ], random_state=.14) from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_predicted = knn.predict(x_test) accuracy = np.mean(y_predicted == y_test) *109print( '当前分类评估器是:knn ') print( '当前Accuracy是:%.1f' %accuracy + '%')使用的算法

这段代码使用了K近邻算法对鸢尾花数据集进行了分类，并输出了分类的准确率。

具体来说，首先，我们使用datasets.load_iris()函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，并使用MinMaxScaler()函数对数据集进行了归一化处理。

然后，我们使用train_test_split()函数将鸢尾花数据集划分成了训练集和测试集，其中训练集占比为75%。

接着，我们创建了一个KNeighborsClassifier()类的实例knn，并使用fit()方法在训练集上拟合了K近邻模型。

接下来，我们使用predict()方法对测试集进行预测，并将预测结果保存到y_predicted中。使用np.mean()函数计算预测准确率，并将结果保存到accuracy中。

最后，我们输出分类评估器的名称和准确率。