Python实现KNN算法鸢尾花分类及性能优化

资源摘要信息:"本次实验基于Python语言实现KNN（K最近邻）分类算法，并应用到著名的Iris（鸢尾花）数据集上。Iris数据集包含三种不同的鸢尾花种类，每种类别有150个样本，每个样本包含四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过使用k-最近邻算法对数据集进行分类，可以对新样本进行预测，判断其属于哪一个鸢尾花种类。 在实验过程中，采用欧几里得距离作为衡量样本间距离的方法，这是一种常见的距离度量方式，用于计算两个点在多维空间中的直线距离。在使用k-NN算法时，一个关键的参数是邻居数目k的选择。通过设置不同的k值，算法的分类效果会有所不同。实验结果显示，在测试比例为0.4的条件下，即使用40%的数据作为测试集，分别在k值为7、9、10和11时，得到了最高的正确率，达到0.967。 实验中还尝试了多进程技术，这是一种并行计算方法，可以将任务划分为多个子任务，由不同的进程并行执行，从而提高程序运行效率。多进程技术的应用能够显著提升大规模数据集处理的速度，尤其是在数据预处理、特征提取等计算密集型任务中表现突出。 此外，实验还探索了不同的距离计算公式对分类结果的影响。在k-NN算法中，除了常用的欧几里得距离外，还可以使用曼哈顿距离、余弦相似度等多种距离度量方法。不同的距离计算方法会影响最近邻的选择，从而可能导致不同的分类效果。 总的来说，本次实验不仅展示了k-NN算法在实际数据集上的应用效果，还探讨了参数选择、多进程技术及距离计算方法对算法性能的影响。通过实际操作和结果分析，可以加深对k-NN算法及其实现过程中各种因素的理解和掌握。 在数据文件方面，提供的压缩包文件列表中只有一个名为datasets的文件夹，这表明该文件夹中可能包含了Iris数据集以及其他相关数据文件。在Python中，通常可以使用pandas库来读取和处理这些数据集文件，为后续的机器学习模型训练和评估提供数据支持。"