一、题目
请使用scikit-learn库和K近邻分类器完成Wine数据集的分类，训练比例自定。(数据下载: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine)
二、题目分析
这道题目就是获取数据然后分类的过程。首先在网站上下载好数据。然后回到Pycharm导入实验所需要的sklearn包，分别导入数据模块、切分训练集、测试集模块等。然后通过datasets的load_iris方法获取数据，分别用iris_x和iris_y获取data和target数据。然后通过train_test_split方法得到训练后的数据。最后实例化KNN模型，放入训练数据进行训练并且打印预测内容即可。
三、代码
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_x = iris.data iris_y = iris.target print(iris_x) print(iris_y) x_train, x_test , y_train, y_test = train_test_split(iris_x, iris_y, test_size = 0.3) print(y_train) print(y_test) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(x_train, y_train) print(knn.predict(x_test)) print(y_test)
四、运行结果
K最近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的 机器学习算法 之一。 该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近 (即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。
NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
NumPy 的前身为 Numeric ，最早由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
