Python scikit-learn实现鸢尾花分类KNN算法

用KNN分类器对测试集数据进行预测，得到预测结果`y_pred`。最后，我们通过`accuracy_score`计算预测的准确率，打印出来以评估模型的性能。 KNN算法的核心思想是基于“物以类聚”的原则，即一个样本点最有可能被分到与其最近的邻居最多的类别。在KNN算法中，"K"代表最近邻的数量，较大的K值会减少噪声的影响，但可能使分类边界变得模糊；较小的K值则更易受噪声干扰，但能更好地刻画数据的局部结构。 在鸢尾花数据集中，我们有三个类别（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾），每个样本有四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）。KNN算法在处理这种多分类问题时，会找到K个最近的邻居，根据这些邻居的类别出现的频率来决定待分类样本的类别。 在实现KNN时，我们还需要考虑距离度量方法。在上述代码中，默认使用的是欧几里得距离，但也可以选择曼哈顿距离、切比雪夫距离或其他距离度量方式。此外，对于距离度量的权重，可以选择均匀权重（所有邻居同等重要）或距离加权（离得越近的邻居影响越大）。 为了提高模型的泛化能力，通常需要进行调参。这可以通过网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Randomized Search）来寻找最佳的K值和其他超参数，例如距离度量方式和距离权重。同时，KNN算法对异常值非常敏感，因此在预处理阶段可能需要对数据进行标准化或归一化，以消除不同特征尺度的影响。 KNN算法是一种简单且直观的机器学习方法，适用于分类和回归问题。在鸢尾花分类问题上，通过选择合适的K值和其他超参数，我们可以构建一个有效的分类模型，用于预测新样本的鸢尾花类型。尽管KNN的计算复杂度较高，不适合大规模数据集，但在小规模数据集和低维度空间中，它依然是一种实用的工具。