k-近邻算法实现鸢尾花分类
项目简介
本项目使用k-近邻算法（KNN）对鸢尾花数据集进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及一个标签，表示鸢尾花的种类（Setosa、Versicolor、Virginica）。
算法原理
k-近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：对于一个新的输入实例，在训练集中找到与该实例最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的类别进行投票，将新实例分类为票数最多的类别。
主要步骤
- 数据加载与预处理：加载鸢尾花数据集，并进行必要的预处理，如数据归一化。
- 距离计算：计算新实例与训练集中每个实例的距离，常用的距离度量方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。
- 选择邻居：根据计算的距离，选择k个最近的邻居。
- 分类决策：根据k个邻居的类别进行投票，决定新实例的类别。
- 模型评估：使用测试集评估模型的准确性。
代码实现
本项目提供了完整的Python代码实现，包括数据加载、模型训练、预测和评估等步骤。代码中使用了常见的机器学习库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，以及Scikit-learn中的KNeighborsClassifier类。
结果与分析
通过调整k值，可以观察到不同的k值对模型性能的影响。较小的k值可能导致模型对噪声敏感，而较大的k值可能使模型过于平滑，导致分类错误率上升。通过实验，可以选择最优的k值以获得最佳的分类效果。
使用方法
- 下载本项目中的资源文件。
- 安装所需的Python库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn）。
- 运行代码，观察模型的训练和预测结果。
参考文献
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目遵循MIT许可证。