"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。
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