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

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