今天来聊聊用KNN（K-近邻算法）对鸢尾花进行分类的小故事💡。鸢尾花数据集可是机器学习界的明星选手，包含三种不同种类的鸢尾花：山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)👀。而MATLAB作为强大的数学工具，简直是处理这类问题的得力助手💻。

首先，我们需要准备好鸢尾花的数据，包括花瓣长度、宽度等特征值🌺。接着，利用KNN算法，通过计算待测样本与已知类别样本之间的距离，找到离它最近的K个邻居，并根据这些邻居的类别投票决定最终分类结果🌍。在这个过程中，选择合适的K值至关重要，因为它直接影响分类效果🌟。

最后，在MATLAB环境中运行代码，观察模型的表现📈。你会发现，KNN算法不仅简单易懂，而且效果显著，能轻松搞定鸢尾花分类任务💪。快来一起探索吧！✨