KNN算法花的分类预测

KNN算法花的分类预测

#导入库

import csv #读取文件

import random #返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。

import math

import operator

#load数据集dateset,将以csv方式打开的文件通过csv.reader()读取所有行数据，

# 再通过list将每组数据变为列表的形式，将数组里的数字变成float形式，

# 最后通过rando.random()及split将数据分为训练trainingSet和测试testSet两部分。

def loadDataset(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]):

with open(filename,'rt') as csvfile:

lines = csv.reader(csvfile)#读取所有行

dataset = list(lines)#转化成list结构

print('dataset:'+str(dataset))

print('len(dataset):'+str(len(dataset)))

for x in range(len(dataset)): #总共dataset的长度

for y in range(4):

dataset[x][y] = float(dataset[x][y])

if random.random() < split:

trainingSet.append(dataset[x])#一定记得加[x]

else:

testSet.append(dataset[x])

#计算一组参数的距离。

def euclideanDistance(i

相关知识

KNN花卉识别项目练习
K近邻算法和鸢尾花问题
【机器学习】鸢尾花分类
利用KNN对150个实例对花卉进行机器培训
[机器学习基础][笔记] 一、鸢尾花分类
鸢尾花分类
第一个机器学习项目（鸢尾花分类问题）
卷积神经网络的算法范文
智能分类算法在植物分类中的应用研究
Python机器学习基础教程

网址: KNN算法花的分类预测 https://www.huajiangbk.com/newsview120771.html