Python编写KNN算法实战

最新推荐文章于 2024-07-27 15:01:17 发布

CodeWG

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文章标签： python 算法机器学习

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本文介绍了如何使用Python从头开始实现K近邻(KNN)算法。通过Iris鸢尾花数据集，详细展示了数据预处理、训练集与测试集划分、KNN核心逻辑的编写以及模型评估的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python编写KNN算法实战

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基于实例学习的非参数统计分类算法。在分类时，KNN算法会在训练集中查找与测试样本最近邻的K个样本点。然后，根据这K个样本点的类别，通过多数表决等方式确定该测试样本的类别。

这篇文章将介绍如何使用Python编写KNN算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入相关库和数据集。使用的数据集是Iris鸢尾花卉数据集，它包含三个不同种类的鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度四个特征。

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 导入数据集
df = pd.read_csv('iris.csv'

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