1、加载鸢尾花数据集。 2、KNN 算法的编程实现。 3、算法评估：查准率 查全率，R。 4、测试数据集验证

1. 加载鸢尾花数据集通常是在数据分析或机器学习项目中第一步操作，比如在Python环境下，我们可以使用scikit-learn库中的`load_iris()`函数，如下所示：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 类别标签

2. K近邻(KNN)算法的编程实现可以参考以下步骤，在这里以Python为例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 使用训练数据拟合模型
knn.fit(X, y)

# 对新的数据点进行预测
new_data = [[...]]  # 新的数据特征向量
prediction = knn.predict(new_data)

3. 算法评估指标包括查准率（Precision）、查全率（Recall）以及F1分数（F1 Score），用于衡量分类性能。查准率是预测正确的正样本占所有预测为正的比例；查全率是实际正样本中被正确预测为正的比例。R通常指精确率和召回率的调和平均数（ harmonic mean of precision and recall），即F1 Score。

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score

# 计算精度、召回率和F1 Score
precision = precision_score(y_true=y_test, y_pred=prediction)
recall = recall_score(y_true=y_test, y_pred=prediction)
f1 = f1_score(y_true=y_test, y_pred=prediction)

4. 测试数据集是用来验证模型泛化能力的一部分，通常在模型训练完成后，我们会将一部分未参与过训练的数据作为测试集，用它来评估模型对新数据的预测效果，这一步就是所谓的“交叉验证”或直接在独立测试集上做评估：

test_score = knn.score(X_test, y_test)
print("模型在测试集上的准确率为:", test_score)