利用近邻法和决策树算法完成对Iris数据集的分类任务，其中近邻法需要实现剪辑近邻和压缩近邻两种优化。决策树算法需要至少实现ID3和C4.5两种。要求输出分类结果采用F1作为评价指标

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Iris数据集是一个常用的分类数据集，包含150个样本，分为三类，每类50个样本，每个样本包含4个特征。下面我们将分别介绍近邻法和决策树算法在Iris数据集上的实现。

1. 近邻法

近邻法是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是利用已知样本进行分类，对于待分类的新样本，找到与其距离最近的k个已知样本，然后根据这k个样本的类别进行投票决策。在此基础上，我们可以对近邻法进行优化，包括剪辑近邻和压缩近邻。

剪辑近邻是指在计算距离时，只考虑样本特征中的一部分，忽略其他特征，从而降低计算复杂度。压缩近邻是指在计算距离时，对于距离较远的已知样本，可以不考虑其对分类结果的影响，从而降低计算复杂度。

对于Iris数据集，我们可以采用欧氏距离作为距离度量，然后通过交叉验证等方法选择最优的k值和优化方式。最后，利用F1作为评价指标对分类结果进行评估。

2. 决策树算法

决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，其基本思想是通过对样本特征进行递归划分，建立起一棵决策树，然后根据新样本在决策树上进行分类。在此基础上，我们可以实现ID3和C4.5两种决策树算法。

ID3算法是一种基于信息熵的决策树算法，其基本思想是选择信息增益最大的特征进行划分。C4.5算法是ID3算法的改进版，其基本思想是选择信息增益比最大的特征进行划分，并且可以处理连续型特征和缺失值。

对于Iris数据集，我们可以采用交叉验证等方法选择最优的决策树算法和参数设置，然后利用F1作为评价指标对分类结果进行评估。

最后，需要注意的是，以上算法都需要进行特征选择和预处理等操作，以提高分类精度和泛化能力。