今天分享一个有趣的小项目——用KNN算法（K-近邻算法）用C语言实现鸢尾花分类！鸢尾花数据集是经典的机器学习入门数据之一，包含三种不同种类的鸢尾花样本。通过编程实现KNN算法，不仅能加深对算法的理解，还能锻炼代码能力。😊

首先，我们需要加载鸢尾花数据，但原始数据通常是有序排列的，这会影响模型的训练效果。因此，第一步是用C语言编写代码来随机打乱数据顺序，确保每轮训练的数据分布均匀。接着，按照KNN算法逻辑，计算待测样本与各已知样本的距离，并选取最近的K个邻居进行投票，最终确定分类结果。🎉

虽然过程有些复杂，但每一步都充满成就感！如果你也想尝试，不妨从简单的随机打乱数组开始，逐步扩展到完整的KNN实现。相信经过实践，你一定能掌握更多技能！📚✨