基于KNN的鸢尾花数据集分类

KNN（K-Nearest Neighbor）算法是一种简单易懂的机器学习算法，它的主要思想是找到离待分类样本最近的K个训练样本，然后根据这K个训练样本的类别来确定待分类样本的类别。鸢尾花数据集是一个经典的分类问题数据集，其中包含了三种不同种类的鸢尾花，分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。该数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征，即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

基于KNN的鸢尾花分类过程如下：
1. 读取鸢尾花数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。
2. 对训练集中的每个样本计算与测试集中待分类样本的距离。
3. 选取距离最近的K个训练样本。
4. 根据这K个训练样本的类别来确定待分类样本的类别。
5. 通过与测试集中真实标签进行比较，计算模型的准确率。