Python实现k最近邻分类算法

Python实现k最近邻分类算法

k最近邻（KNN）是一种基于实例的学习或无监督学习算法，它可以用于分类和回归。在本篇文章中，我们将展示如何使用Python编写并实现一个简单的KNN分类器来对数据进行分类。

数据集

我们将使用鸢尾花数据集。这个数据集包含了3种不同类型的鸢尾花，每种花有50个样本，共150个样本。每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们将使用这些特征来对鸢尾花进行分类。

代码实现

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们可以加载数据集并将其随机分为训练集和测试集：

iris =