下载文档原格式
pythonKNN算法实现鸢尾花数据集分类⼀、knn算法描述1.基本概述knn算法，⼜叫k-近邻算法。
属于⼀个分类算法，主要思想如下：⼀个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的⼤多数都属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。
其中k表⽰最近邻居的个数。
⽤⼆维的图例，说明knn算法，如下：⼆维空间下数据之间的距离计算：在n维空间两个数据之间:2.具体步骤：（1）计算待测试数据与各训练数据的距离（2）将计算的距离进⾏由⼩到⼤排序（3）找出距离最⼩的k个值（4）计算找出的值中每个类别的频次（5）返回频次最⾼的类别⼆、鸢尾花数据集Iris 鸢尾花数据集内包含 3 类分别为⼭鸢尾（Iris-setosa）、变⾊鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica），共150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪⼀品种。
iris数据集包含在sklearn库当中，具体在sklearn\datasets\data⽂件夹下，⽂件名为iris.csv。
以本机为例。
其路径如下：D:\python\lib\site-packages\sklearn\datasets\data\iris.csv其中数据如下格式：第⼀⾏数据意义如下：150：数据集中数据的总条数4：特征值的类别数，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
setosa、versicolor、virginica：三种鸢尾花名从第⼆⾏开始：第⼀列为花萼长度值第⼆列为花萼宽度值第三列为花瓣长度值第四列为花瓣宽度值第五列对应是种类（三类鸢尾花分别⽤0，1，2表⽰）三、算法实现1.算法流程图：从以上流程图可以看出，knn算法包含后四步操作，所以将整个程序分为三个模块。
2.具体实现（1）⽅法⼀①利⽤slearn库中的load_iris()导⼊iris数据集②使⽤train_test_split()对数据集进⾏划分③KNeighborsClassifier()设置邻居数④利⽤fit()构建基于训练集的模型⑤使⽤predict()进⾏预测⑥使⽤score()进⾏模型评估说明：本代码来源于《Python机器学习基础教程》在此仅供学习使⽤。
iris原理iris原理解析1. 引言欢迎阅读本篇文章，本文将详细解释iris原理。
iris是一种广泛应用于机器学习和模式识别领域的分类算法，它基于模式分类的机制来进行数据分析和预测。
2. iris数据集介绍iris数据集是一种常用的数据集，其中包含了150个采集的鸢尾花样本。
每个样本都包含了四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及一个对应的标签（鸢尾花的类别）。
iris数据集广泛应用于机器学习的训练和测试中。
3. 数据预处理为了使iris数据集适合iris算法的训练和预测，我们首先需要进行数据预处理，包括以下几个步骤：•数据清洗：去除无效数据、缺失数据和异常值。
•特征选择：根据实际需求选择合适的特征，这里我们选择了萼片长度和花瓣宽度作为特征。
•数据变换：对数据进行归一化，以便提高算法的性能和稳定性。
4. iris原理iris算法是基于统计学原理的一种分类算法，主要包括以下几个步骤：计算距离对于给定的一个待分类样本，首先需要计算它与训练集中每个样本的距离。
这里我们采用欧氏距离作为距离度量的方式，即通过计算样本之间的特征差的平方和的开方来得到距离数值。
确定领域根据计算得到的距离数值，我们可以确定离待分类样本最近的k 个样本，这些样本将构成算法的“领域”。
判断类别对于确定的k个样本，我们根据它们的类别进行统计。
以多数表决的方式，将待分类样本归为最多的类别。
iris算法的优化为了提高算法的性能和泛化能力，我们可以采用以下优化策略：•调整k值：根据实际需求选择合适的k值，一般通过交叉验证来确定最佳的k值。
•特征权重调整：根据特征的重要程度，为不同的特征赋予不同的权重，以提高算法的灵敏度。
•样本加权：为训练集中的样本赋予不同的权重，以应对样本不平衡问题。
5. 总结本文对iris原理进行了详细解释，包括数据预处理、iris算法的原理和优化策略等内容。
通过灵活运用iris算法，可以实现对iris 数据集的分类和预测，进而应用于更广泛的机器学习和模式识别任务中。
方差方程的 levene 检验方差方程的 Levene 检验概述在统计学中，Levene 检验是一种用来检验多组数据方差是否相等的方法。
它是 Bartlett 检验的一种改进，可以更好地处理非正态分布和离群值。
Levene 检验的原假设是所有组的方差相等，备择假设是至少有一组方差不同。
Levene 检验可以应用于两个或多个独立样本、匹配样本或重复测量数据。
在医学、社会科学、教育和工程等领域都广泛应用。
公式Levene 检验的统计量为：$W=\frac{(N-k)}{(k-1)}\frac{\sum_{i=1}^{k}\sum_{j=1}^{n_i}(Y_{ij}-\bar{Y}_{i.})^2}{\sum_{i=1}^{k}\sum_{j=1}^{n_i}(Y_{ij}-\bar{Y}_{..})^2}$其中，$N$ 是总样本数，$k$ 是组数，$n_i$ 是第 $i$ 组的样本数，$\bar{Y}_{i.}$ 是第 $i$ 组的平均数，$\bar{Y}_{..}$ 是所有数据的平均数。
Levene 检验还有两种变形：Brown-Forsythe 和 Welch。
它们分别适用于方差不齐和样本大小不等的情况。
假设检验Levene 检验的假设检验步骤如下：1. 建立原假设 $H_0$：所有组的方差相等。
2. 建立备择假设 $H_1$：至少有一组方差不同。
3. 计算统计量 $W$。
4. 根据自由度 $(k-1, N-k)$ 和显著性水平 $\alpha$ 查找临界值$F_{crit}$。
5. 比较统计量 $W$ 和临界值 $F_{crit}$，如果 $W>F_{crit}$，则拒绝原假设，接受备择假设；否则不能拒绝原假设。
注意事项1. Levene 检验对正态性要求不高，但样本大小应大于等于 8，并且不能有太多离群值。
2. 如果 Levene 检验结果显示方差不齐，则可以使用 Welch 或Brown-Forsythe 变形的 t 检验或非参数检验来代替方差分析或 t 检验。
code iris使用手册摘要：I.引言- 介绍code iris- 说明code iris 使用手册的目的和适用对象II.code iris 简介- 解释什么是code iris- 描述code iris 的功能和特点III.使用code iris 前的准备工作- 安装code iris- 配置code irisIV.code iris 的使用方法- 创建项目- 编写代码- 调试代码- 部署项目V.code iris 的高级功能- 代码自动补全- 版本控制- 团队协作VI.常见问题及解决方案- 解答使用code iris 过程中可能遇到的问题- 提供解决方案VII.结束语- 总结code iris 使用手册的主要内容- 鼓励用户积极反馈意见和建议正文：【引言】code iris 是一款强大的编程工具，适用于各种编程语言的开发。
code iris 使用手册旨在帮助用户快速上手并充分利用code iris 的功能。
无论您是初学者还是有经验的开发者，都可以从code iris 中受益。
接下来，我们将详细介绍code iris 的使用方法和高级功能。
【code iris 简介】code iris 是一个集成开发环境（Integrated Development Environment，简称IDE），它支持多种编程语言，如Python、Java、C++等。
code iris 具有丰富的功能和优秀的性能，可以帮助开发者提高编程效率。
code iris 的特点包括代码自动补全、版本控制、团队协作等。
【使用code iris 前的准备工作】在使用code iris 之前，您需要进行一些准备工作。
首先，您需要安装code iris。
安装过程很简单，只需按照官方文档的指引进行操作即可。
安装完成后，您需要配置code iris，以便它能够识别您的项目类型和编程语言。
【code iris 的使用方法】使用code iris 进行编程非常简单。
pandas的type用法在pandas中，`type`函数用于获取一个对象的类型。
使用方法如下：```pythonimport pandas as pddata = [1, 2, 3, 4, 5]df = pd.DataFrame(data)print(type(df))```输出：```<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>```这里`type(df)`的返回结果是`<class'pandas.core.frame.DataFrame'>`，它表示`df`是一个pandas的DataFrame对象。
`type`函数也可以用于判断对象的类型，可以与其他类型进行比较或者用于控制程序流程。
下面是一些常见的对象的类型：- `pandas.core.series.Series`表示pandas的Series对象。
- `pandas.core.frame.DataFrame`表示pandas的DataFrame对象。
- `pandas.core.indexes.range.RangeIndex`表示pandas的RangeIndex对象。
- `numpy.ndarray`表示numpy的ndarray对象。
- `str`表示字符串对象。
- `int`表示整型对象。
- `float`表示浮点型对象。
`type`函数也可以用于自定义对象的类型判断。
你可以通过定义类的`__str__`和`__repr__`方法来改变`type`函数的返回结果。
Iris数据集标题：Iris数据集：特征、应用和挑战引言概述：Iris数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。
它包含了150个样本，分别属于三个不同种类的鸢尾花：山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。
本文将介绍Iris数据集的特征、应用和挑战。
正文内容：1. 特征1.1 花萼和花瓣的长度和宽度：Iris数据集的主要特征是鸢尾花的花萼和花瓣的长度和宽度。
这些特征的测量单位是厘米。
通过这些特征，我们可以区分不同种类的鸢尾花。
1.2 数据集的维度：Iris数据集是一个4维数据集，即每一个样本有四个特征。
这使得数据集在机器学习中有着广泛的应用，因为它包含了多个特征，可以用于训练和测试各种分类算法。
2. 应用2.1 鸢尾花分类：Iris数据集最常用的应用是鸢尾花的分类。
通过使用机器学习算法，我们可以根据花萼和花瓣的测量数据来预测鸢尾花的种类。
这对于生物学研究和植物分类具有重要意义。
2.2 特征选择和降维：由于Iris数据集具有多个特征，它也被广泛用于特征选择和降维的研究。
通过分析不同特征之间的相关性，我们可以选择最相关的特征来提高模型的准确性，或者使用降维算法将数据集的维度降低到更易处理的程度。
2.3 数据可视化：Iris数据集的特征非常适合进行数据可视化。
通过绘制花萼和花瓣的长度和宽度，我们可以在二维平面上展示数据集的分布情况，从而更好地理解不同种类鸢尾花之间的差异。
3. 挑战3.1 数据集的重复性：Iris数据集是一个经典的数据集，已经被广泛使用。
由于其重复性，一些机器学习算法可能已经过度拟合了这个数据集。
因此，在使用Iris 数据集时，需要注意算法的泛化能力。
3.2 数据集的样本量：Iris数据集只包含150个样本，对于一些需要大规模数据集的算法来说可能不够。
在使用Iris数据集时，需要考虑样本量对算法性能的影响。
3.3 类别之间的边界：尽管Iris数据集是一个相对容易分类的数据集，但是对于一些复杂的机器学习问题，类别之间的边界可能不是非常清晰。
Iris数据集Iris数据集是一种常用的机器学习数据集，用于分类问题的训练和评估。
该数据集由英国统计学家Ronald Fisher于1936年采集，用于研究鸢尾花的不同品种。
这个数据集包含了150个样本，每一个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
每一个样本还有一个类别标签，表示该样本属于三个不同的鸢尾花品种之一：Setosa、Versicolor和Virginica。
以下是对Iris数据集的详细描述：1. 数据集特征描述：- 花萼长度（Sepal Length）：以厘米为单位测量的鸢尾花花萼的长度。
- 花萼宽度（Sepal Width）：以厘米为单位测量的鸢尾花花萼的宽度。
- 花瓣长度（Petal Length）：以厘米为单位测量的鸢尾花花瓣的长度。
- 花瓣宽度（Petal Width）：以厘米为单位测量的鸢尾花花瓣的宽度。
2. 数据集标签描述：- 鸢尾花品种（Species）：每一个样本所属的鸢尾花品种，共有三个类别。
- Setosa：山鸢尾花品种。
- Versicolor：杂色鸢尾花品种。
- Virginica：维吉尼亚鸢尾花品种。
3. 数据集统计信息：- 样本数量：150个样本。
- 特征数量：4个特征。
- 类别数量：3个类别。
4. 数据集应用领域：- 机器学习分类算法的训练和评估。
- 特征工程和数据可视化的实践。
- 数据挖掘和模式识别的研究。
5. 数据集来源和相关研究：- 数据集由Ronald Fisher采集，用于他在1936年发表的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中的研究。
- 该数据集在机器学习和统计学领域被广泛应用，成为许多分类算法性能评估的基准数据集之一。
- 许多研究论文和教科书都使用Iris数据集作为示例数据集进行讲解和实验。
通过对Iris数据集的研究和分析，可以匡助我们更好地理解和应用机器学习算法。
一份完整的iris数据分类报告2023/10/29 这份报告，利用iris数据作为实例，把我现在已经明白的一整套机器学习的流程给走一遍。
结合书上的过程，再加上一些简单的想法。
1、数据集的统计分析这部分，我原来写个一个画多图的脚本，后来发现其实pandas可以帮助我完成这个工作，同时他自己也带有一些数据的分析内容，这个东西比我弄得好。
关于iris的数据统计描述 df.describe( 关于iris的数据特征相关性的统计表述 df.corr( 该函数可以指定method参数，用来选定相关函数这个函数主要是想看属性之间以及最后的目标变量之间的相关性。
但是看到结果之后，我突然想到，我这个问题属于分类问题，并不是传统意义上的回归问题。
这样的结果就是，特征与输出之间应该没有相应的统计上的相关性。
那么，针对这种分类问题，相关性有什么作用呢。
或者说，是不是有一套针对这种分类问题的相关性分析。
（以上是我自己的想法，我觉得相关性这种东西更多在回归问题情况下）虽然上面的几句话对相关性与分类问题的关系不大，但我从数据上看，好像又有一些关系。
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) t arget sepal length (cm) 1.000000 -0.117570 0.871754 0.817941 0.782561 sepal width (cm) -0.117570 1.000000 -0.428440 -0.366 126 -0.426658 petal length (cm) 0.871754 -0.428440 1.000000 0. 962865 0.949035 petal width (cm) 0.817941 -0.366126 0.962865 1.000000 0.956547 target 0.782561 -0.426658 0.949035 0.956547 1.000000预测能力（这部分从那个介绍的网址上得到）上面的数据同时打印出来了与输出变量的相关性。
code iris使用手册摘要：1.Code Iris 简介2.Code Iris 安装与配置3.Code Iris 使用方法4.Code Iris 的功能与特点5.Code Iris 的技术支持与资源正文：【Code Iris 简介】Code Iris 是一款功能强大的编程工具，旨在帮助开发者快速、高效地完成各种编程任务。
它具有简单易用的界面、丰富的功能和强大的性能，适合各种编程水平和需求的用户。
【Code Iris 安装与配置】为了使用Code Iris，您需要按照以下步骤进行安装和配置：1.下载Code Iris 安装程序，并运行该程序进行安装。
2.在安装过程中，您需要选择安装目录和一些附加组件。
建议将Code Iris 安装在非系统盘，以便日后方便地移动或删除。
3.安装完成后，启动Code Iris 并按照向导完成配置。
您可以根据需要自定义界面、快捷键和编译器等设置。
【Code Iris 使用方法】Code Iris 的使用方法非常简单：1.打开Code Iris，选择您需要编写的代码类型（例如：C++、Python 或JavaScript 等）。
2.使用集成的代码编辑器编写代码，并利用丰富的代码提示和自动补全功能提高编写速度。
3.点击编译按钮，Code Iris 将自动编译您的代码，并在输出窗口中显示结果。
4.如果需要调试代码，您可以使用Code Iris 的内置调试器进行调试。
【Code Iris 的功能与特点】Code Iris 具有以下功能和特点：1.支持多种编程语言，包括C++、Python、JavaScript、C# 等。
2.丰富的代码提示和自动补全功能，提高编写速度。
3.强大的代码编辑器，支持文本、语法和代码折叠等显示方式。
4.内置调试器，支持断点调试、单步执行和查看变量值等功能。
5.自定义编译器和构建系统，以满足不同需求。
6.支持版本控制，便于管理和协同开发。
【Code Iris 的技术支持与资源】如果您在使用Code Iris 时遇到问题，可以参考以下技术支持资源：1.访问Code Iris 官方网站，获取最新版本和相关文档。
