KNN算法及实现（鸢尾花分类）附带数据集
简介
本仓库提供了一个关于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的实现，并附带了经典的鸢尾花分类数据集。KNN算法是一种简单且有效的分类算法，适用于多种分类任务。鸢尾花数据集是一个常用的机器学习数据集，包含了150个样本，每个样本有4个特征，用于区分三种不同类型的鸢尾花。
资源内容
- KNN算法实现代码：包含Python代码，展示了如何使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类。
- 鸢尾花数据集：提供了经典的鸢尾花数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），以及对应的类别标签（Setosa、Versicolor、Virginica）。
使用说明
- 数据集：可以直接使用提供的鸢尾花数据集进行实验和学习。
- KNN算法实现：参考提供的Python代码，了解KNN算法的实现细节，并可以根据需要进行修改和扩展。
适用人群
- 对机器学习感兴趣的初学者，希望通过实际代码理解KNN算法的工作原理。
- 需要一个简单且经典的数据集进行实验和测试的开发者。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于：
- 改进KNN算法的实现。
- 提供更多的数据集或案例。
- 修复代码中的错误或优化代码性能。
许可证
本仓库的内容遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。