KNN（python）实现-鸢尾花

根据段小手的《深入浅出Python机器学习》第三章KNN实现，采用pycharm 2017.3运行，由于本机sklearn中datasets没有load_wine(),使用鸢尾花(load_iris)代替。效果相同。

from sklearn.datasets import make_blobs
from matplotlib import pyplot
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np


X = make_blobs（n_samples=200 centers=2 random_state=8）
# X，y是标签
X y = X


# pyplot.scatter（X[: 0] X[: 1] c=y cmap=pyplot.cm.spring edgecolor=‘k‘）
# pyplot.show（）

clf = KNeighborsClassifier（）
clf.fit（X y）
# 下面的代码用于画图
x_min x_max = X[: 0].min（） - 1 X[: 0].max（） + 1
y_min y_max = X[: 1].min（） - 1 X[: 1].max（） + 1
xx yy = np.meshgrid（np.arange（x_min x_max .02）
                     np.arange（y_min y_max .02））
z = clf.predict（np.c_[xx.ravel（） yy.ravel（）]）
z = z.reshape（xx.shape）
pyplot.pcolormesh（xx yy z）
pyplot.scatter（X[: 0] X[: 1] c=y cmap=pyplot.get_cmap（‘rainbow‘） edgecolors=‘k‘）
pyplot.xlim

 属性            大小     日期    时间   名称
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