k-近邻算法 1. 导入鸢尾花数据集； 2. 分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集； 3. 实现k-近邻算法并给出每个测试样本的分类，求出分类准确率； 4. 分别设置不同的k值，再次计算准确率，分析k值大小对准确率的影响。 5. 使用python实现

好的，我知道了，下面是对您的问题的回答：

首先，我们需要导入必要的库和鸢尾花数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

然后，我们将数据集按照要求分为训练集和测试集：

# 分别取三个类中每个类的40个样本作为训练集，10个样本作为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)

X_train = pd.DataFrame(X_train, columns=iris.feature_names)
X_test = pd.DataFrame(X_test, columns=iris.feature_names)
y_train = pd.Series(y_train)
y_test = pd.Series(y_test)

接着，我们使用KNeighborsClassifier实现k-近邻算法，并计算分类准确率：

# 实现k-近邻算法
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 给出每个测试样本的分类
y_pred = knn.predict(X_test)

# 求出分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：{:.2f}%'.format(accuracy * 100))

最后，我们可以设置不同的k值，再次计算准确率，并分析k值大小对准确率的影响：

# 分别设置不同的k值，再次计算准确率，分析k值大小对准确率的影响
for k in range(1, 11):
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    y_pred = knn.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print('k={}，准确率：{:.2f}%'.format(k, accuracy * 100))

希望这个回答能够解决您的问题。