K最近邻算法

目录

 

1  使用make_blobs生成的数据集

---

1  使用make_blobs生成的数据集

• X[:,0]指的是  二维数组中的第一列  

• 而X[1:5]指的是一维数组从索引1至索引4（即 左含右不含）

• X[:5]是  从索引0至索引4

#导入数据集生成器
from sklearn.datasets import make_blobs
#导入KNN分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
#导入数据集拆分工具
from sklearn.model_selection import train_test_split
#生成样本数为200，分类为2的数据集
data = make_blobs(n_samples=200,centers=2,random_state=8)
X,y = data
#X[:,0]指的是  二维数组中的第一列   而X[1:5]指的是一维数组从索引1至索引4（即 左含右不含）
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')   
plt.show()