机器学习：KNN算法对鸢尾花进行分类1.KNN算法的理解：1.算法概述KNN（K-NearestNeighbor）算法经常用来解决分类与回归问题， KNN算法的原理可以总结为"近朱者赤近墨者黑"，通过数据之间的相似度进行分类。就是通过计算测试数据和已知数据之间的距离来进行分类。如上图，四边形代表测试数据，原型表示已知数据，与测试数据最近的一个已知数据为红色的’whale’，所以对这个测试数据的预测
最近在学习数据挖掘，其实决策树分类看过去好久了，但是最近慢慢的想都实现一下，加深一下理解。 知道决策树有很多现成的算法（ID3，C4.5、CART），但是毕竟核心思想就是那几点，所以本篇博客就是我随便实现的，没有参考现有的决策树算法。考虑到实现分类起码需要一个数据集，所以我选择了经典的鸢尾花数据集，下载地址：Iris &
目录1、鸢尾花分类问题介绍2、自主实现鸢尾花分类3、调用scikit-learn库实现鸢尾花分类1、鸢尾花分类问题介绍问题描述：一名植物学爱好者对发现的鸢尾花的品种很感兴趣。他收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度。他还有一些鸢尾花分类的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor 或 virginica 三个品种之一。对于这些测
转载
2023-08-12 21:31:47
0阅读
鸢尾花数据分类，通过Python实现KNN分类算法。项目来源：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1988428数据集来源：鸢尾花数据集https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/912061 import numpy as np
2 import pandas as pd
转载
2023-07-05 22:40:30
346阅读
简介使用sklearn自带的鸢尾花数据集，通过kNN算法实现了对鸢尾花的分类。算法思路通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例,K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。核心思想如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一
分类器就是一个由特征向量到预测类别的函数。在鸢尾花的分类问题中，我们用+1和-1两个值分别代表变色鸢尾和山鸢尾两个类别，并用字母y表示，即y可以取+1和-1两个值。前面我们已经提取了鸢尾花的特征，将它表示为特征向量，并把特征向量画在了特征空间。从下图(一)看，对鸢尾花品种分类的问题就转变成在特征空间中将一些特征点分开的问题。如果我们用直线作为分界线，那么这个问题就变成：坐标平面中有两类点，画一条直
属于监督学习算法 包括四个方面，训练，测试，评估，预测 此次记录也适合从这四个方面出发一：训练利用已知的鸢尾花数据构建机器学习模型，用于预测新测量的鸢尾花的品种。 鸢尾花的数据哪里来呢？有一个开源项目叫做sciket-learn，里面有鸢尾花的150个数据集。1.1安装sciket-learnpip install sciket-learn1.2安装必要的工具和库文件pip install nu
KNN算法解决鸢尾花分类案例本文分别通过KNN底层算法实现和sklearn中的KNeighbors Classifier（K近邻分类模拟）和对3中不同的鸢尾花的分类。一、K近邻（KNN）算法介绍二、KNN举例说明三、KNN举例计算四、KNN算法实现五、利用KNN算法实现鸢尾花分类案例案例背景说明：数据为sklearn自带的，数据集共有150条，其中数据 data代表着鸢尾花的4个特征（花萼长度，花
markdown模式： 找到一张鸢尾花的照片，复制图片地址 输入感叹号、中括号、小括号，然后小括号里面地址放进去 就可将图片执行出来 或者 鸢尾花因为自然环境的不同，所以类别可以细分X = iris['data']
y = iris['target']
#150代表150个样本，4代表着4个属性：花萼长、宽；花瓣长、宽
X.shape#将数据划分，一分为二：一部分用于训练，另一部分用于测试
#将
文章目录1. 环境配置及数据集准备2. 创建一个 tf.data.Dataset3. 选择模型类型4. 使用keras创建模型5. 训练模型5.1 定义损失和梯度函数5.2 创建优化器5.3 训练循环5.4 建立测试数据集5.5 根据测试数据集评估模型5.6 使用经过训练的模型进行预测 1. 环境配置及数据集准备import os
import matplotlib.pyplot as plt
一.问题描述用Python语言实现机器学习KNN算法，并用鸢尾花数据集测试。 二.算法设计1.算法流程图2.具体实现步骤（1）定义一个My_KNN()函数实现KNN分类算法；（2）函数参数设为鸢尾花的训练集和测试集；（3）定义对应的三个列表用来存放测试数据与整个数据的欧氏距离；（4）定义一个distance列表存放测试数据与所有训练数据的距离；（5）定义三个整形变量分别表示三类鸢尾花与测
一．KNN算法 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象
一、作业题目 原生python实现KNN算法分类（鸢尾花数据集）二、算法设计 kNN算法又称为k最近邻分类算法，是一种监督学习类方法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），核心思想是：在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 本题算法过程： 1>从一个开源项目sciket-learn里面一共取鸢尾花的150个数据集，三个类别(set
因为我们有已知品种的鸢尾花的测量数据，所以这是一个监督学习问题。在这个问题中，我们要在多个选项中预测其中一个（鸢尾花的品种）。这是一个分类问题，可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫做类别（class）。数据集中的每朵鸢尾花都属于三个类别之一，所以这是一个三分类问题。单个数据点（一朵鸢尾花）的预期输出是这朵花的品种。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。一、加载数据集鸢尾花（Iris）数据
下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花示例，给大家进行详细讲解及拓展。由于该数据集分类标签划分为3类（0类、1类、2类），很好的适用于逻辑回归模型。1. 鸢尾花数据集在Sklearn机器学习包中，集成了各种各样的数据集，包括前面的糖尿病数据集，这里引入的是鸢尾花卉（Iris）数据集，它是很常用的一个数据集。鸢尾花有三个亚属，分别是山鸢尾（Iris-setosa）、
转载
2023-08-07 17:01:14
450阅读
x
原创
2022-11-22 13:33:13
372阅读
鸢尾花分类代码主要由以下几个步骤：Step1：导入数据集Step2：划分数据集为训练集和测试集Step3：模型训练与模型测试Step4：绘制loss和acc曲线评估模型质量代码详细解析如下：#鸢尾花分类代码是非常经典的分类代码，背下来并掌握具有必要性
# 导入所需模块
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from matplot
鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为Iris Data Set，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文
Python机器学习基础教程——鸢尾花分类初识数据训练数据与测试数据观察数据—数据可视化模型的建立与评估——K近邻算法 她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor 或 virginica 三个品种之一。对于这些测量数据，她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花。我们的目标是构建一个机器学习模型，
