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，下面是我对这个问题的回答：

首先，让我们简单介绍一下中鸢尾花数据集。中鸢尾花数据集是机器学习中的经典数据集之一，包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本属于3个不同的类别中的一个，分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。

接下来，我们可以采用KNN、SVM、决策树和集成学习方法（如随机森林）来实现中鸢尾花数据集分类。具体步骤如下：

1. 加载数据集并进行预处理，包括对数据进行归一化、划分训练集和测试集等。
2. 使用KNN、SVM、决策树和集成学习方法（随机森林）分别对数据进行训练和预测。
3. 比较各个模型在测试集上的准确率，选择准确率最高的模型作为最终模型。

下面是代码示例，使用Python语言和scikit-learn库来实现：

# 加载中鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 对数据进行预处理，包括归一化和划分训练集和测试集
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 使用KNN模型进行训练和预测
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knn.predict(X_test)

# 使用SVM模型进行训练和预测
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=0)
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred_svm = svm.predict(X_test)

# 使用决策树模型进行训练和预测
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dt = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=0)
dt.fit(X_train, y_train)
y_pred_dt = dt.predict(X_test)

# 使用随机森林模型进行训练和预测
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='entropy', random_state=0)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf.predict(X_test)

# 比较各个模型在测试集上的准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
print('KNN准确率为：', accuracy_score(y_test, y_pred_knn))
print('SVM准确率为：', accuracy_score(y_test, y_pred_svm))
print('决策树准确率为：', accuracy_score(y_test, y_pred_dt))
print('随机森林准确率为：', accuracy_score(y_test, y_pred_rf))

运行以上代码，我们可以得到各个模型在测试集上的准确率，选择准确率最高的模型作为最终模型。