KNN 鸢尾花数据集

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种用于分类和回归的非参数模型。鸢尾花数据集是一个经典的用于机器学习算法验证的数据集，它由三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的样本组成，每种类型有50个样本，共150个样本。

该数据集包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征来预测鸢尾花的类型。KNN算法可以使用该数据集进行分类任务，通过计算新样本与已知样本之间的距离，找到与其最近的K个邻居，然后根据邻居的标签进行预测。

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