knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本，用KNN分类并输出分类精度。 data = sklearn.datasets.iris.data label = sklearn.datasets.iris.target 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea

说明： 在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本，然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练集和测试集给出算法的正确率。 要求： 测试集必须采用真实的数据，不能自己生成，特征向量的维度大于3 环境： VS2019+CUDA10 报告预览：https://img-blog.csdnimg.cn/06648f1d21e44f30bac2b3c2c979d5bb.png 附录：https://img-blog.csdnimg.cn/cc09186f72524b05a626d2de6b8fa3c7.png

K最邻近法KNN分类算法（单点、多点分类预测），内含数据和matlab代码，可运行。

这是《机器学习实战》书中KNN算法的笔记

MATLAB实现KNN、SA-KNN（模拟退火优化）、GOA-KNN（蝗虫优化算法）分类预测对比（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入多个特征，分三类。 运行环境MATLAB2018b及以上。

主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本实验中的KNN分类算法采用Matlab语言实现。 主函数“knnClass.m”读取训练和测试的数据文件，然后调用knn函数进行分类运算，并使用图像的形式将分类结果显示出来。

在计算机上验证和测试KNN分类实验，以及sklearn里面的KNN分类算法。 二、实验目的 1、掌握KNN分类的原理 2、能够使用KNN分类算法和设置参数； 3、熟练机器学习分类的流程； 实验内容 实验步骤 ……

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