手写代码实现数据集分类（数据集可自行设计，可使用鸢尾花数据集） 2、SKLearn库实现数据集分类（数据集使用datasets类中任一数据集）

首先，让我们通过手写代码实现一个简单的数据集分类示例，假设我们有一个自定义的鸢尾花数据集。这里我们以Python的pandas库读取数据，并使用scikit-learn中的KNN算法来进行分类：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 自定义的鸢尾花数据集（这里仅为演示，实际数据需要你自己提供）
data = {'sepal_length': [5.1, 4.9, ..., ...], 'sepal_width': [...], 'petal_length': [...], 'petal_width': [...], 'species': [...]}
df = pd.DataFrame(data)

# 数据预处理（分割特征和标签，以及拆分训练集和测试集）
X = df[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']]
y = df['species']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = knn.predict(X_test)

接下来，我们将使用sklearn库中的内置数据集进行分类。这里我们选择iris数据集作为例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用KNN分类器
knn_iris = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_iris.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
iris_predictions = knn_iris.predict(X_test)

这两个例子展示了如何手动编写代码实现数据集分类，以及如何使用sklearn库中的数据集和模型进行分类。如果你有任何关于这两个过程的问题，可以提问：