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机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

机器学习100天，今天讲的是：K近邻分类算法-Python实现。

《机器学习100天》完整目录：目录

一、导入数据集

我们打开spyder，新建一个knn.py脚本。首先导入标准库，然后导入数据集 iris_data.csv 文件。数据集下载地址：iris_data.csv，提取码：9zjw。

这里使用的是 iris 数据集。iris 数据集是常用的分类实验数据集， iris 也称鸢尾花数据集，数据集包含 150 个数据样本，分为 3 个类别，每类 50 个样本，每个样本包含 4 个属性（分别是：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度）。可通过这 4 个属性预测鸢尾花属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类的哪一类。

#导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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