采用KNN算法对鸢尾花品种分类与预测，预测的准确率达到了96.97%，可用于故障诊断与模式识别领域。具体步骤如下： # 加载数据集 # 通过Matplotlib绘制鸢尾花每个品种的各个特征平均值的柱状图 # 划分数据集，留出法的实现数据集 # 对训练集和测试集进行索引重置，分别重置为从0开始的连续索引，得到训练集标签数据train_label、测试集标签数据test_label # 训练集特征数据train_fea、测试集特征数据test_fea # 数据归一化，由于不同特征的取值有明显的差别，取值较大的特征，特征变化往往比较大，这样会导致计算的距离结果更多地受到取值较大的特征变化的影响 # 数据集的多维特征对于距离计算是同等重要的，对特征进行归一化，即将特征的取值范围映射到0～1之间 # 建立评估函数，通过评估指标来评估模型预测的正确率

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1.利用所提供的训练数据，完成基本最小错误率的贝叶斯分类器的设计，并用测试数据进行测试，计算出错误率。 2.再使用最小风险判别准则进行分类，实验中假设风险参数矩阵为L，该数据可根据实际损失的情况需要进行修改。 这里给定损失参数矩阵为:[0,2,1; 3,0,4; 1,2,0] 损失参数矩阵可以调整. 3.改变损失矩阵对分类结果是否会有影响？给出不同的两组损失矩阵得到的分类结果。 4.使用python语言来完成实验

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