knn分類演算法實現鳶尾花**
對鳶尾花利用knn演算法進行分類，利用python的sklean庫極大方便了python的使用，減少了大量**的書寫。knn演算法的**是通過計算歐氏距離來確定**鳶尾花的結果，遍歷所有樣本集，計算待分類樣本與每個樣本的距離，計算並儲存後排序，尋找k個近鄰，最後輸出最小結果即為分類的組。因為對於python語法不盡熟練的原因，在進行編碼過程出現了莫名的bug，並且裡邊有許多不應出現的結構複雜的**。
import numpy as np
import pandas as pd
#匯入sklearn庫
from sklearn.model_selection import train_test_split
class
knn:
# 設定近鄰數
def__init__
(self, k)
: self.n_neighbors = k
# 訓練
deffit
(self, x_train, y_train)
:# 一行代表乙個樣本，y是n行的一維陣列，對應x的標籤
self.xtr = x_train
self.ytr = y_train
# **
defpredict
(self, x_test)
: num_test = x_test.shape[0]
# 確認輸出的結果型別符合輸入的型別
ypred = np.zeros(num_test, dtype=self.ytr.dtype)
# 迴圈每一行，也就是每乙個樣本
for i in
range
(num_test)
:# 計算歐式距離
distances = np.sqrt(np.
sum(np.square(self.xtr - x_test[i,:]
), axis=1)
) min_index= np.argmin(distances)
# 拿到最小距離的索引
ypred[i]
= self.ytr[min_index]
# **樣本的標籤，其實就是跟他最近的訓練資料樣本的標籤
return ypred
if __name__ ==
'__main__'
:# 獲取鳶尾花資料
iris_dataset = pd.read_csv(
"iris.data.csv"
)# 載入特徵和標籤集
x = iris_dataset[
['e_length'
,'e_width'
,'b_length'
,'b_width']]
#花萼長,寬，花瓣長，寬
y = iris_dataset[
'species'
]#0表示setosa；1表示versicolor；2是virginica
# 劃分資料集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=
0.3, random_state=0)
# 建立knn例項,k為1
knn = knn(1)
# 訓練資料
knn.fit(x_train, y_train)
score=
el=ew=
bl=bw=
# **
for i in
range(1
,5):
e_length =
float
(input
("請輸入進行**的花萼長:"))
e_width =
float
(input
("請輸入進行**的花萼寬:"))
b_length =
float
(input
("請輸入進行**的花瓣長:"))
b_width =
float
(input
("請輸入進行**的花瓣寬:"))
x_new = np.array(
[[e_length, e_width, b_length, b_width]])
print
("x_new.shape:{}"
.format
(x_new.shape)
) prediction = knn.predict(x_new)
print
("prediction:{}"
.format
(prediction)
)if prediction ==0:
print
("prediction target name:setosa"
)'set'
)elif prediction ==1:
print
("prediction target name:versicolour"
)'ver'
)elif prediction ==2:
print
("prediction target name:virginica"
)'vir'
)#列印**結果表
print
("花萼長:"
,end=
'\t'
)print
(el,end=
'\t'
)print
('\n'
)print
("花萼寬"
,end=
'\t'
)print
(ew, end=
'\t'
)print
('\n'
)print
("花瓣長"
,end=
'\t'
)print
(bl, end=
'\t'
)print
('\n'
)print
("花瓣寬"
,end=
'\t'
)print
(bw, end=
'\t'
)print
('\n'
)print
("結果"
,end=
'\t'
)print
(score, end=
'\t'
)print
('\n'
)print
("\nps:**結果0表示setosa；1表示versicolor；2是virginica\n"
)
knn 鳶尾花例子
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KNN演算法進行鳶尾花分類
import numpy as np import matplotlib.pylab as pyb matplotlib inline from sklearn.neighbors import kneighborsclassifier from sklearn import datasets fr...