Python Iris鳶尾花資料Knn分類

2021-10-10 03:35:05 字數 1312 閱讀 2234

首先匯入sklearn庫中自帶iris資料（三類：0：山鳶尾花、1：變色鳶尾花、2：維吉尼亞鳶尾花），訓練集112個，測試集38個。

# 匯入iris資料,x資料，y標籤


iris = datasets.load_iris()


x = iris.data


y = iris.target


x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2003)
計算待分類樣本與其餘樣本之間的歐式距離

#計算兩個樣本的距離


def distance(test1, test2):


dist = np.sqrt(sum((test1-test2)**2))


return dist
**樣本的標籤：利用counter統計出前k個樣本中每一類的數目（從大到小）， count.most_common()可以將字典轉換為list方便返回。

#乙個樣本knn分類結果標籤


def knn(x, y, test, k):


d = [distance(x, test) for x in x]


knext = np.argsort(d)[:k] #返回前k個最小的樣本位置


count = counter(y[knext])


return count.most_common()[0][0] #返回最多的標籤
最後，就是呼叫上面的兩個函式**iris資料

pred = [knn(x_train, y_train, x, 3) for x in x_test]


print("測試集**標籤")


count=0


for i in range(len(pred)):


print(pred[i],end="")


count=count+1


if count%10==0:


print(end="\n")


correct = np.count_nonzero((pred == y_test) == true)


print("\n")


print("accuracy is: %.3f" % (correct / len(x_test)))
測試結果：38個測試集結果全部列印出來

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