鸢尾花数据集中的原生Python KNN分类实现

"本文主要介绍了如何使用原生Python实现KNN(K-Nearest Neighbors，K最近邻)分类算法，并以鸢尾花数据集为例进行实际操作。文章首先阐述了KNN算法的基本原理，然后逐步解析算法的设计和实现步骤，包括数据预处理、数据集划分以及分类预测的实现。" KNN算法是一种简单而有效的非参数监督学习算法，它基于实例学习，通过找到样本数据集中与新样本最近的K个邻居，根据这些邻居的类别来预测新样本的类别。KNN算法的关键在于计算样本间的距离和选择合适的K值。 在Python中实现KNN算法，首先需要处理数据。鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题，包含三个类别：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica，每个样本有四个特征：花萼长度(Sepal.Length)、花萼宽度(Sepal.Width)、花瓣长度(Petal.Length)和花瓣宽度(Petal.Width)。 以下是实现步骤： 1. **数据预处理**： - 读取数据：可以使用`open()`函数打开数据文件，`readlines()`读取所有行，然后通过`strip()`去除换行符，`split()`按逗号分割数据，最后将处理后的数据行添加到列表`datas`中。 2. **数据集划分**： - 将数据集按照7:3比例划分为训练集和测试集。这通常通过随机抽样或分层抽样完成，确保训练集和测试集在各类别上的分布接近原始数据集。 - 分别存储训练集数据和标签，以及测试集数据和标签，便于后续处理。 3. **特征处理**： - 转换数据结构：将数据列表转换为元组，构建键值对形式的字典，例如`{labeldata_tuple: label}`，这样可以方便地查找和比较数据。 4. **计算距离**： - 实现距离度量函数，如欧几里得距离(Euclidean Distance)。对于两个样本`x`和`y`，其欧氏距离为`sqrt(sum((x_i - y_i)^2))`。 5. **KNN分类**： - 对于测试集中的每个样本，找出训练集中与其距离最近的K个邻居。 - 计算这些邻居中各类别的出现频率，选择频率最高的类别作为预测类别。 6. **评估模型**： - 比较预测结果与真实标签，计算准确率(Accuracy)等评价指标，评估模型性能。 在实际应用中，KNN算法有一些需要注意的点： - K值的选择对分类结果有很大影响，一般通过交叉验证来确定最佳K值。 - 处理高维数据时，由于"维度灾难"，计算距离可能会变得复杂且效率低下。 - 考虑使用更高效的数据结构，如kd树或球树，来加速距离计算。 - KNN对异常值敏感，数据预处理时可能需要进行标准化或归一化，以减小异常值的影响。 原生Python实现KNN分类算法虽然相对基础，但有助于理解算法的核心思想，同时也能提供一个灵活的基础框架，以便在实际项目中进行调整和优化。