K-最近傍法が上手くいかない(Pythonで始める機械学習）

Question

前提・実現したいこと

Pythonで始める機械学習を読んでみて、自分の持っているデータで
k-近傍法を行いましたが画像を見ると、散布図は正しく打たれていますが、
領域がおかしく、うまく学習できていないようです。

どのような可能性があるのでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

k-近傍法が上手くいっていない。

該当のソースコード

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

fig, axes=plt.subplots(1,3,figsize=(10,3))

for n_neighbors,ax in zip([1,2,20],axes):
clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors)
clf.fit(X,y)
mglearn.plots.plot_2d_separator(clf,X,fill=True,eps=0.5,ax=ax,alpha=.4)
mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y,ax=ax)
ax.set_title("{} neighbor(s)".format(n_neighbors))
ax.set_xlabel("feature 0")
ax.set_ylabel("feature 1")
axes[0].legend(loc=3)

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

print(X.shape)
print(y.shape)
print(X[0:5])
print(y[0:5]) を実行すると以下のようになります。
(50, 2)
(50,)
[[ 438 187]
[ 564 153]
[ 688 185]
[ 418 166]
[1068 162]]
[0 0 1 0 1]

Comments

[hayataka2049]

データすべてをcsv形式で掲載していただくと回答者が検証しやすいです。

Answer 1

自己解決しました。2つの特徴量のレンジが違うからのようです。
正規化すればうまくいきました。