利用KNN、SVM和决策树实现Iris数据集分类

资源摘要信息:"在本次分享的项目中，我们将探索如何使用机器学习中的一些基础算法对iris数据集进行分类。iris数据集是一个常用的入门级数据集，它包含了150个样本，每个样本有四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及三个种类的标签（Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica）。本项目将主要介绍三种不同的分类算法：K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）以及决策树，并分别使用Python语言中的相关库实现这三种算法，最终对比它们在iris数据集上的表现。 首先，K最近邻（KNN）是一种基于实例的学习，也就是所谓的“懒惰学习”算法。在分类时，它通过计算测试样本与训练集中所有样本的距离，选出最近的K个样本，然后根据这K个样本的类别进行投票，从而确定待分类样本的类别。KNN算法简单直观，易于实现，但其计算效率随着数据量的增加而下降，且对数据的归一化要求较高。 接下来，支持向量机（SVM）是另一种强大的分类器。它的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据能够被这个超平面有效地分割开，并且使得两类数据之间的间隔最大化。SVM特别适用于两类问题的分类，但它也可以通过一定的策略（如一对多、一对一等）扩展到多分类问题。SVM在处理小样本数据时效果很好，但其计算复杂度较高，特别是当数据维度变大时。 最后，决策树是一种模拟人类决策过程的算法，它通过学习一系列的规则来对数据进行分类或回归。在构建决策树时，算法会根据信息增益、基尼不纯度或者均方误差等标准，递归地选择最优特征，并根据这个特征对数据集进行分割，直到满足停止条件。决策树易于理解，可以可视化，且可以处理高维数据，但容易过拟合。 本项目包含的文件有： - Readme.docx：该项目的说明书，提供了如何运行这些Python脚本、算法解释以及结果分析的指南。 - tree.py：该脚本实现了决策树算法，并对iris数据集进行分类。 - svm.py：该脚本实现了支持向量机算法，并对iris数据集进行分类。 - knn.py：该脚本实现了K最近邻算法，并对iris数据集进行分类。 通过本项目的实践，初学者可以更好地理解这三种基础分类算法的原理和使用方法，以及它们在实际数据集上的应用和效果。"