我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

文章目录1. k近邻算法2. k近邻模型2.1 模型2.2 距离度量2.2.1 距离计算代码 Python2.3 kkk 值的选择2.4 分类决策规则3. 实现方法, kd树3.1 构造 kdkdkd 树3.2 搜索 kdkdkd 树4. 鸢尾花KNN分类4.1 KNN实现4.2 sklearn KNN k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。 输入：实例的特征向量，对应于特征空间的点 输出：实例的类别，可以取多类 假设：给定一个训练数据集，其中的实例