机器学习模型基于Python实现了K-近邻分类器，并通过Iris数据集评估模型性能

目录

• • • 一、KNN算法Python实现

      • • 1、引入所需模块

    • 2、绘制图形，呈现各类电影在坐标系中的分布情况

    • 3、准备用于训练的样本数据以及待测试的样本数据

    • 4、计算待测试样本点与所有训练样本点之间的距离数值

    • 5、确定与待测试样本点距离最近的K个训练样本点所属的类别标签

    • 6、统计各类别出现的次数，选取出现频率最高的类别作为结果

    • 7、将上述步骤封装为自定义函数

      • 二、鸢尾花（iris）数据集测试
      • • 1、引入所需模块

    • 2、加载数据，并对数据集进行划分处理

    • 3、调用已编写完成的KNN函数，同时计算精确率、召回率以及混淆矩阵

KNN算法是机器学习领域中被广泛使用的十大经典算法之一。由于其原理较为直观易懂，有句名言：“Talk is cheap. Show me the code.” 因此，决定通过Python语言进行实现，并在iris数据集上验证模型的实际表现效果。

算法原理：该方法的核心思想是观察新输入样本与训练集中最邻近的样本属于哪一类，“最邻近”通常通过距离指标来衡量。具体而言，寻找距离当前待判断样本最近的K个训练实例，并依据“少数服从多数”的规则，对新