python自带knn数据集

Python 自带的 KNN 数据集是鸢尾花数据集（Iris Dataset），这是一个非常经典的分类问题数据集，由英国统计学家 Fisher 在 1936 年收集整理。

这个数据集包含了 3 类各 50 个样本，每个样本包含了 4 个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。这 3 类花分别是 Setosa、Versicolour 和 Virginica，它们的特征如下：

| 类别 | 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Setosa | 5.1 cm ± 0.2 cm | 3.5 cm ± 0.3 cm | 1.4 cm ± 0.2 cm | 0.2 cm ± 0.1 cm |
| Versicolour | 5.9 cm ± 0.3 cm | 2.8 cm ± 0.3 cm | 4.5 cm ± 0.5 cm | 1.5 cm ± 0.2 cm |
| Virginica | 6.5 cm ± 0.3 cm | 3.0 cm ± 0.3 cm | 5.6 cm ± 0.6 cm | 2.0 cm ± 0.3 cm |

可以使用 Scikit-learn 库来加载鸢尾花数据集，示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()  # 加载鸢尾花数据集
X = iris.data  # 获取数据集特征
y = iris.target  # 获取数据集标签

通过上述代码可以获取到鸢尾花数据集的特征和标签，可以用来进行 KNN 分类等算法的实现。