"原生python实现knn分类算法,基于鸢尾花数据集,通过7:3比例划分训练集和测试集,实现KNN算法,评估预测准确性,并绘制散点图展示结果。"
在机器学习领域,K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基础且广泛应用的监督学习方法,主要用于分类和回归任务。本资源详细介绍了如何使用原生Python实现KNN分类算法,以下是对文档内容的详细解析:
首先,KNN算法的核心思想是基于实例的学习,它不预先建立任何模型,而是直接从训练数据中推断新样本的类别。在KNN算法中,我们选择一个固定的K值,通常不大于20,表示考虑的最近邻的数量。对于一个待分类的新样本,KNN会找到与其最近的K个训练样本,然后根据这K个样本的类别出现频率最多的类别作为新样本的预测类别。
在实现KNN算法时,文档给出了以下步骤:
1. **数据预处理**:从鸢尾花数据集(Iris.txt)中读取数据,这里包含了150个样本,每条数据包括4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及对应的类别标签。数据被按照7:3的比例划分为训练集(70%)和测试集(30%)。
2. **数据存储**:读取的数据被存储到列表`datas`中,每一行代表一个样本,列表的每个元素是该样本的特征值。
3. **计算距离**:KNN算法的关键在于计算新样本与所有训练样本之间的距离。通常采用欧几里得距离,公式为:`sqrt(sum((x_i - y_i)^2))`,其中`x`和`y`分别代表两个样本的特征向量。
4. **找出K个最近邻**:对每个测试样本,找出训练集中与其距离最近的K个样本。
5. **类别预测**:统计K个最近邻中各类别的数量,选择出现次数最多的那个类别作为预测类别。
6. **评估精度**:比较预测的类别标签和真实标签,计算预测的精确性,这可以通过混淆矩阵或准确率等指标来衡量。
7. **可视化结果**:可以绘制散点图,例如,将预测结果和实际结果以坐标点的形式展示,不同颜色代表不同的类别,通过观察点的分布情况,直观地理解算法的性能。
在文档的最后,提到了一个特定的测试样例:7.6,3.0,6.6,2.1,其预测类别为Iris-virginica,但没有给出完整的预测过程和精确性的计算。
总结来说,这份文档提供了一个使用原生Python实现KNN分类算法的完整流程,适合初学者了解和实践。通过这样的实现,读者可以深入理解KNN算法的工作原理,并能够自行应用到其他数据集上。同时,通过调整K值和优化距离度量方式,可以进一步提高分类效果。