资 源 简 介
本程序实现了k-最邻近分类算法
待处理数据共有150个，iris_data、Iris-versicolor、Iris-virginica各50个，
其中60个作为训练集，iris_data、Iris-versicolor、Iris-virginica各20个，
90个为检验集，iris_data、Iris-versicolor、Iris-virginica各30个，
训练集通过随机产生，剩余的通过判断归于检验集。
算法原理很简单：求出每个数据与训练集的“距离”（因为只要比较大小，未开四次方），让后对“距离”排序，
最后距离数组的前k个就是最近的，这k个距离相对应的类的最多数即为预测类。
结果输出错误分类的数据以及正确率，还可以通过多次执行程序，输入不同的k来测试合适的k，在此程序中当k=9是正确率达到最高。
