机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现
Posted 红色石头Will
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。
《机器学习100天》完整目录：目录
一、导入数据集
我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。首先导入标准库，然后导入数据集 iris_data.csv 文件。数据集下载地址：iris_data.csv，提取码：9zjw。
这里使用的是 iris 数据集。iris 数据集是常用的分类实验数据集， iris 也称鸢尾花数据集，数据集包含 150 个数据样本，分为 3 个类别，每类 50 个样本，每个样本包含 4 个属性（分别是：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）。可通过这 4 个属性预测鸢尾花属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类的哪一类。
#导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
以上是关于机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现