在机器学习中，常见的任务包括分类、回归和聚类。

鸢尾花数据集是机器学习领域中广泛使用的一个数据集，它包含三个品种的鸢尾花，分别是Setosa（山鸢尾）、Versicolor（杂色鸢尾）和Virginica（维吉尼亚鸢尾）。每个样本包含四个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。在本文中，只使用前两个特征进行分类。本次使用KNN算法对鸢尾花数据集进行了分类，实现了自动划分训练集和测试集、训练KNN模型、预测和计算准确率、可视化结果。