【源码】基于Python的KNN分类器实现

项目简介

本项目是一个基础的机器学习算法实现，聚焦于K最近邻（KNN）分类算法。采用Python语言编写，适用于分类任务，在处理鸢尾花数据集时效果良好。

项目的主要特性和功能

1. 导入库和数据集：运用Python导入必要的库（如numpy）和鸢尾花数据集。
2. 数据划分：把数据集划分为训练集和测试集，用于评估模型性能。
3. 计算距离：以欧式距离作为样本间的距离度量方式。
4. KNN分类：实现KNN分类函数，依据最近的k个邻居的标签来预测新实例的标签。
5. 预测和准确性评估：对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

安装使用步骤

1. 假设用户已经下载了本项目的源码文件。
2. 环境准备：确保Python环境已安装必要的库，如numpy等。
3. 运行代码：直接运行knn.py文件，代码会自动执行导入数据、划分数据、执行KNN分类、进行预测和评估等步骤。
4. 查看结果：代码运行结束后，会输出模型的准确率。

注意：此项目仅为基础的KNN分类器实现，适用于学习和研究，实际应用中需考虑更多优化和参数调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】