本文小编为大家详细介绍“Python基于KNN算法怎么实现尾鸢花数据集分类”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Python基于KNN算法怎么实现尾鸢花数据集分类”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
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import pandas as pd
df = pd.read_csv('iris.csv')# 读入数据
df.columns = ['Sepal length', 'Sepal width', 'Petal length', 'Petal width', 'Species']
df.head()# 查看前5条数据
df.describe()# 查看数据信息
import numpy as np #使用K-近邻算法对鸢尾花数据进行交叉验证
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt #下载数据集
iris = load_iris()
data = iris.data[:,:2]
target = iris.target
print (data.shape)#(150,2)
print (data[:10])
print (target[:10])
label = np.array(target)
index_0 = np.where(label==0)
plt.scatter(data[index_0,0],data[index_0,1],marker='x',color = 'b',label = '0',s = 15)
index_1 =np.where(label==1)
plt.scatter(data[index_1,0],data[index_1,1],marker='o',color = 'r',label = '1',s = 15)
index_2 =np.where(label==2)
plt.scatter(data[index_2,0],data[index_2,1],marker='s',color = 'g',label = '2',s = 15)
plt.xlabel('X1')
plt.ylabel('X2')
plt.legend(loc = 'upper left')
plt.show()
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