基于sklearn库的KNN算法在鸢尾花分类中的应用实践
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简介：
本实践探讨了利用Python的sklearn库实现K近邻(KNN)算法，并将其应用于经典的鸢尾花数据集分类任务中，旨在通过调整参数优化模型性能。
利用Python实现KNN算法完成鸢尾花分类任务的步骤如下：
1. 数据集准备：
(1) 使用SCIKIT-LEARN自带的鸢尾花数据集，并获取其后两个特征，形成原始数据集D。
(2) 待决策样本集D1生成：基于原始二维特征空间中两种特征取值的最小和最大值，确定该数据集的矩形包围盒。在此基础上，在上下左右各个方向各扩展1单位，以step=0.02为采样间隔在该矩形区域内等间距抽取离散位置形成待决策样本集D1。
(3) 训练集与测试集生成：将原始数据集D按照类别分层随机打乱，并通过hold-out方式将其划分为训练集（80%）和测试集（20%）。
2. 模型选择：
对训练集进行规范化预处理并记录所使用的参数值，以便后续使用相同的参数对其他数据进行标准化或归一化。
3. K-近邻分类模型评估：
(1) 使用之前确定的参数对测试集中每个样本进行预处理。
(2) 根据优选出的最佳K值（或者你自己设定的一个合适的K值），利用经过预处理后的每一个测试样本来预测其类别，最终得到所有测试样本的类别预测结果。
(3) 通过将所有的分类预测结果与实际答案对比生成混淆矩阵，并对其可视化以方便分析模型性能。
4. K-近邻分类器应用：
在完成上述步骤后，就可以利用训练好的KNN模型对新的未知数据进行分类了。
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