Python编写K近邻分类算法实现——完整源码

最新推荐文章于 2023-07-13 11:13:14 发布

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文章标签： python 分类机器学习

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本文通过Python的sklearn库介绍了K近邻(KNN)分类算法，利用鸢尾花数据集展示了完整的实现过程，包括数据加载、训练集测试集划分、KNN分类器创建、训练及预测，为初学者提供了清晰的学习示例。

Python编写K近邻分类算法实现——完整源码

K近邻(K-Nearest Neighbors，简称KNN)是一种基础的分类算法。它通过计算样本之间的距离，将测试样本与训练集中最相似的k个样本进行比较，从而确定测试样本的类别。在本文中，我们将使用Python实现一个基于sklearn库的KNN分类器，并附带完整的源代码。

本例中所用到的数据集为经典的鸢尾花数据集(Iris Dataset)，这个数据集包含了3种不同种类的鸢尾花(山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾)，每种鸢尾花都有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)。

首先，我们需要导入所需的Python库：numpy、pandas和sklearn。其中，numpy和pandas是Python中常用的数据处理库，而sklearn则是机器学习领域中极其流行的库，其内置了大量的机器学习算法，包括KNN分类算法。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们需要加载数据集，将其转换为numpy数组的形式，并将特征变量和目标变量分离出来。

#加载数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

#将数据集转换为numpy数组形式，并分离出特征和目标变量
X = np.array(data.iloc[:, :-1])

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