本文介绍自然断点法分类的实现过程，包括数据集准备、计算特征相似度、构建相似度矩阵、划分自然断点和进行分类。以鸢尾花数据集为例，展示使用Python实现该算法的完整代码，帮助读者理解并应用自然断点法分类。
自然断点法分类的实现及源代码
在机器学习中，自然断点法分类是一种常用的分类算法，它通过将数据集划分为多个子集，每个子集包含具有相似特征的样本，从而实现对数据的分类。本文将详细介绍如何使用Python实现自然断点法分类，并提供相应的源代码。
1. 数据集准备
首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。数据集应包含带有标签的样本，每个样本都有一组特征。在这个示例中，我们将使用一个简单的鸢尾花数据集作为我们的示例数据集。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
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