1.内容概要 通过KNN实现鸢尾花分类，即将新的数据点分配给已知类别中的某一类。该算法的核心思想是通过比较距离来确定最近邻的数据点，然后利用这些邻居的类别信息来决定待分类数据点的类别。 2.KNN算法的伪代码 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： （1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； （2）按照距离递增次序排序； （3）选取与当前点距离最小的k个点； （4）确定前k个点所在类别的出现频率； （5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 3.数据集说明 代码使用`pandas`库加载了一个名为`iris.arff.csv`的数据集 4.学习到的知识