用python，代码完成knn算法求解鸢尾花种类

K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本分类与回归方法。在Python中，我们通常使用`scikit-learn`库来实现KNN算法。以下是一个简单的例子，展示了如何使用`scikit-learn`中的`KNeighborsClassifier`类来完成鸢尾花数据集的分类任务。

首先，你需要安装`scikit-learn`库（如果尚未安装）：

pip install scikit-learn

然后，你可以使用以下Python代码来实现KNN算法：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建KNN分类器实例，这里假设我们使用3个邻居
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 评估模型
print("分类报告：")
print(classification_report(y_test, y_pred))
print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))

在这段代码中，我们首先导入了必要的模块，然后加载了鸢尾花数据集。接下来，我们把数据集分为训练集和测试集，并对数据进行了标准化处理。使用`KNeighborsClassifier`创建了KNN分类器，并用训练集数据训练模型。最后，我们用测试集数据对模型进行了预测，并打印了分类报告和准确率来评估模型性能。