鸢尾花分类实践：KNN算法实现与代码解析

"该资源是一份关于KNN（K近邻）算法在鸢尾花数据集上实现的机器学习基础课程实验报告。报告详细介绍了如何使用Python的Pandas库处理数据，通过PyCharm环境进行编程，并以9:1的比例分割数据集用于训练和测试。实验中选择了欧式距离作为距离度量方法，并给出了相应的代码实现。" KNN（K近邻）算法是一种简单而直观的监督学习方法，常用于分类任务。在这个实验中，KNN算法被应用到鸢尾花数据集上，这是一个经典的多类分类问题。鸢尾花数据集包含了三种不同品种的鸢尾花，每种鸢尾花的特征包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，总共150个样本。 实验首先进行了数据预处理，这通常包括加载数据、检查数据质量、处理缺失值以及划分数据集。在这个案例中，数据集是从CSV文件导入，然后使用Pandas DataFrame进行管理。数据被以90%训练集和10%测试集的比例分割，采用随机采样方式确保样本的随机性。 实验的核心部分是距离计算和KNN分类规则的实现。实验中选择了欧式距离作为距离度量，这是最常见也最直观的距离计算方法，公式为：\(d = \sqrt{\sum{(x_i - y_i)^2}}\)，其中\(x_i\)和\(y_i\)分别代表两个样本的第i个特征。在Python中，可以利用numpy库提供的功能计算两个向量之间的欧式距离。 接下来，实验中提到的KNN流程包括： 1. 计算测试样本与所有训练样本的距离。 2. 对这些距离进行排序。 3. 选取距离最近的K个训练样本。 4. 统计这K个样本的类别出现频率。 5. 选择频率最高的类别作为预测结果。 6. 最后，将预测结果与实际类别比较，计算准确率，以此评估模型的性能。 在实验过程中，使用了Python的random.sample函数进行随机采样，创建了训练集和测试集。对于距离计算，实验代码可能包含类似以下的函数： ```python import numpy as np def euclidean_distance(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y)**2)) # 假设X_test是测试样本，X_train是训练样本，每个样本都是一个特征向量 distances = [euclidean_distance(X_test[i], X_train[j]) for i in range(len(X_test)) for j in range(len(X_train))] ``` 这个实验为初学者提供了一个实际操作KNN算法的实例，通过动手实践加深了对算法理解，并且能够掌握Python相关库的使用。这样的实验有助于提高学生的编程能力和数据分析技能。