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使用K-Nearest Neighbors (KNN)算法进行分类。首先加载一个数据集，然后进行预处理，选择最佳的K值，并训练一个KNN模型。

# encoding=utf-8

import numpy as np

datas = np.loadtxt('datingTestSet2.txt')  # 加载数据集，返回一个numpy数组

# 提取特征和标签
x_data = datas[:, 0:3]  # 提取前三列数据作为特征
y_data = datas[:, 3]  # 提取第四列数据作为标签

print('标准化前：', x_data)  # 特征矩阵
print(y_data)  # 标签向量

# 数据maxmin标准化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  # 用于数据的标准化

std = MinMaxScaler()  # 创建一个MinMaxScaler对象
x_data = std.fit_transform(x_data)  # 标准化
print('标准化:', x_data)

# 拆分数据集（训练集和测试集）
from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2,
                                                    random_state=123)  # 测试集占总数据的20%，随机种子设为123以保证结果的可重复性

# 建立KNN模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 使用交叉验证法评估模型性能
from sklearn.model_selection import cross_val_score

k_range = range(1, 31)  # 创建一个范围从1到30的序列，用于试验不同的K值。
k_error = []  # 创建一个空列表，用于存储每个K值对应的错误率。

# 找最合适的k，既平均值最高
for k in k_range:
    model_kun = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    scores = cross_val_score(model_kun, x_train, y_train, cv=6, scoring="accuracy") 

    # 将数据集分成6个子集
    # 估计方法对象 数据特征 数据标签 几折交叉验证
    meanscores = scores.mean()  # 平均值
    k_error.append(1 - meanscores)  # 将准确率的平均值转换为错误率
    print("k=", k, "meanscores=", meanscores)

# 可视化K值和错误率的关系
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(k_range, k_error)  # 绘制K值与错误率的图像
plt.show()

# 建立KNN分类器模型，并使用训练集进行训练
model_kun = KNeighborsClassifier(n_neighbors=9)  # n_neighbors=9表示在预测时，KNN分类器将考虑最近的9个邻居，并根据这9个邻居中最常见的类别来预测输入样本的类别

model_kun.fit(x_train, y_train)  # 使用训练集对模型进行训练
scores = model_kun.score(x_test, y_test)  # 使用测试集评估模型性能，返回准确率
print('准确率为：', scores)

 使用KNN算法加载鸢尾花数据集

# 加载鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()
print(iris)
x_data = iris.data  # 样本数据
y_data = iris.target  # 标签数据
print("标准化前：", x_data)# 数据maxmin标准化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScalermms = MinMaxScaler()
x_data = mms.fit_transform(x_data)
print(x_data)# 拆分数据集（训练集和测试集）
from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data,   test_size=0.2,random_state=123)# 建立knn模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorek_range=range(1,31)
k_error=[] #错误率# 找最合适的k，既平均值最高
for k in k_range:model_kun=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)scores=cross_val_score(model_kun,x_train,y_train,cv=6,scoring="accuracy")# 估计方法对象 数据特征 数据标签 几折交叉验证meanscores=scores.mean()    # 平均值k_error.append(1-meanscores)    # 错误率print("k=",k,"meanscores=",meanscores)# 将k的值和错误率可视化出来，比较好找
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(k_range,k_error)
plt.show()model_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)model_knn.fit(x_train, y_train)
scores = model_knn.score(x_test, y_test)  # 准确率
print(scores)