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KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法
- 最简单的分类算法，易于理解和实现
- 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。
- 注意
- 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类
- k需要进行自定义，一般选取k<30
- 距离一般用欧氏距离，即d=(x2−x1)2+(y2−y1)2
通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类
代码如下：
## 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data[:, :2]
target = iris.target
## 区分训练集和测试集，75%的训练集和25%的测试集
train_data, test_data = train_test_split(np.c_[data, target])
## 训练并预测，其中选取k=15
clf = neighbors.KNeighborsClassifier(15, 'distance')
clf.fit(train_data[:, :2], train_data[:, 2])
Z = clf.predict(test_data[:, :2])
print '准确率:' ,clf.score(test_data[:, :2], test_data[:, 2])
colormap = dict(zip(np.unique(target), sns.color_palette()[:3]))
plt.scatter(train_data[:, 0], train_data[:, 1], edgecolors=[colormap[x] for x in train_data[:, 2]],c='', s=80, label='all_data')
plt.scatter(test_data[:, 0], test_data[:, 1], marker='^', color=[colormap[x] for x in Z], s=20, label='test_data')
plt.legend()
plt.show()
结果如下：
标签：KNN,iris,plt,python,clf,train,test,data,sklearn 来源： https://blog.csdn.net/weixin_44794704/article/details/89362803
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