knn算法代码详解(以鸢尾花数据为例)

本文介绍KNN算法原理,包括欧氏距离与曼哈顿距离计算,并通过鸢尾花数据集进行分类预测实验,展示了不同参数设置下算法的准确性。
KNN

欧氏距离:
d(x,y)=∑k=1n(xk−yk)2 d(x,y)=\sqrt{\sum_{k=1}^{n}{(x_k-y_k)^2}} d(x,y)=k=1n(xkyk)2
曼哈顿距离:
d(x,y)=∑k=1n∣xk−yk∣ d(x,y)=\sqrt{\sum_{k=1}^{n}{|{x_k-y_k}|}} d(x,y)=

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