python设计小型智能信息处理系统，实现数据挖掘分类器完整代码

好的，以下是一个使用 Scikit-Learn 库实现数据挖掘分类器的 Python 代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载 Iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类器准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

以上代码使用 Scikit-Learn 库中的 `load_iris` 函数加载 Iris 数据集，将数据集划分为训练集和测试集，使用决策树分类器进行训练和预测，并计算分类器的准确率。

需要注意的是，实际的数据挖掘分类器需要根据具体的数据集和任务进行调整和优化。除了决策树分类器，还有很多其他的分类器可供选择，比如逻辑回归、支持向量机、随机森林等。同时，还需要进行特征选择、参数调优等操作，以提高分类器的性能和准确率。