采用KNN，SVM，决策树、集成学习方法实现中鸢尾花数据集分类，挑选准确率最高的模型。

好的，这是一个非常典型的机器学习分类问题。下面是一些建议的步骤：

1. 导入数据集
首先，您需要导入中鸢尾花数据集。您可以使用Python中的pandas和numpy库来加载数据并进行预处理。可以使用以下命令来加载数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('iris.csv')

2. 数据预处理
在这个步骤中，您需要将数据集拆分成训练集和测试集。可以使用Python中的train_test_split函数来拆分数据集。例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

3. 特征选择
在这个步骤中，您需要选择最重要的特征。可以使用Python中的SelectKBest函数来选择最好的特征。例如：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=3)
selector.fit(X_train, y_train)
X_train = selector.transform(X_train)
X_test = selector.transform(X_test)

4. 模型选择和训练
在这个步骤中，您需要选择几个模型并训练它们。可以使用Python中的scikit-learn库来训练模型。例如：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

from sklearn.svm import SVC
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X_train, y_train)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_train, y_train)

5. 模型评估
在这个步骤中，您需要使用测试集来评估模型的性能。可以使用Python中的scikit-learn库来评估模型的性能。例如：

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred_knn = knn.predict(X_test)
accuracy_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred_svm = svm.predict(X_test)
accuracy_svm = accuracy_score(y_test, y_pred_svm)

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred_dt = dt.predict(X_test)
accuracy_dt = accuracy_score(y_test, y_pred_dt)

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred_rf = rf.predict(X_test)
accuracy_rf = accuracy_score(y_test, y_pred_rf)

6. 模型选择
在这个步骤中，您需要选择准确率最高的模型。可以使用Python中的比较运算符来比较准确率。例如：

models = ['KNN', 'SVM', 'Decision Tree', 'Random Forest']
accuracies = [accuracy_knn, accuracy_svm, accuracy_dt, accuracy_rf]
best_model = models[np.argmax(accuracies)]

最后，您需要输出准确率最高的模型。例如：

print('Best model:', best_model)

希望这些步骤可以帮助您实现中鸢尾花数据集的分类，并且挑选出准确率最高的模型。