基于鸢尾花数据集的KNN分类（使用sklearn）.zip

简介：
本项目为基于Python库sklearn实现的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法应用案例，利用经典鸢尾花(Iris)数据集进行模型训练和分类预测。 在机器学习领域，“鸢尾花”通常指的是一个经典的数据集“Iris dataset”，也称为“安德森鸢尾花卉数据集”。该数据集由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪于1936年首次收集并整理发布，包含150个样本观测值，涵盖了三种不同类型的鸢尾花（Setosa、Versicolor和Virginica），每种类型各有50个样本。每个样本包括四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度以及花瓣宽度，这些都是连续数值型变量。目标变量则是确定该样本所属的鸢尾花类别。 由于其数据量适中且易于理解，“鸢尾花”数据集经常被用作初学者实践机器学习算法的第一个项目案例。它适用于多种监督学习方法的应用，如逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树以及各种集成技术等。