【机器学习算法】手动Python实现KNN分类算法并用iris数据集检验模型效果

目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图,展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花(iris)数据集测试1、导入包2、导入数据,划分数据集3、调用写好的KNN函数,并计算查准率、查全率和混淆矩阵 KNN是机器学习十大算法之一,因为原理很好理解,有一句话:“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来实现一下吧,并在iris数据集上检验模型效果。 算法原理:看新样本与最接近的那个训练集样本属于哪一类