写出鸢尾花KNN的scala伪代码

下面是鸢尾花KNN算法的Scala伪代码：

//定义一个函数，用于计算两个样本之间的欧式距离
def euclideanDistance(x1: Array[Double], x2: Array[Double]): Double = {
  var distance = 0.0
  for (i <- x1.indices) {
    distance += Math.pow(x1(i) - x2(i), 2)
  }
  Math.sqrt(distance)
}

//定义一个函数，用于进行KNN分类
def knnClassify(trainData: Array[(Array[Double], String)], testData: Array[Double], k: Int): String = {
  //计算测试样本与所有训练样本之间的距离，并按照距离从小到大排序
  val distances = trainData.map { case (features, label) => (euclideanDistance(features, testData), label) }
  val sortedDistances = distances.sortBy(_._1)

  //选取距离最近的k个样本，并统计它们的类别
  val topK = sortedDistances.take(k)
  val labels = topK.map(_._2)
  val labelCounts = labels.groupBy(identity).mapValues(_.length)
  
  //采用多数表决的方式确定测试样本的类别
  val predictedLabel = labelCounts.maxBy(_._2)._1
  predictedLabel
}

//读取鸢尾花数据集
val data = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("iris.csv")
  .rdd
  .map(row => (Array(row.getDouble(0), row.getDouble(1), row.getDouble(2), row.getDouble(3)), row.getString(4)))
  .collect()

//将数据集分为训练集和测试集
val trainData = data.take((0.7 * data.length).toInt)
val testData = data.drop((0.7 * data.length).toInt)

//对测试集进行分类，并计算分类准确率
val k = 5
var correctCount = 0
for ((features, label) <- testData) {
  val predictedLabel = knnClassify(trainData, features, k)
  if (predictedLabel == label) {
    correctCount += 1
  }
}
val accuracy = correctCount.toDouble / testData.length
println(s"Accuracy: $accuracy")

注意：以上代码仅为伪代码，需要根据实际情况进行调整和修改。