讓 R 來預測 iris 的花種
鳶尾花是一種漂亮且多彩的花，其種類也非常豐富；iris 則是 R 裡面眾多預設資料集的其中一組，iris 的資料內容分別包含了三種鳶尾花，共一百五十朵的花萼及花瓣的長度與寬度，其中這 150 筆鳶尾花長與寬的數據資料包含 setosa、versicolor 和 virginica 各有 50 筆；接下來會把資料分成兩堆（各占總數的 75% 及 25%），再利用 KNN 演算法來計算預測其中 25% 的花，分別是屬於哪一種。
主要是根據花萼及花瓣的長寬數據來算出所有 25% 中要預測的那一朵花與 75% 每朵花之間的距離，並取最近的 K 個來多數決那一朵的花種；是分類技術中最簡單的一種，不須建立模型。
首先來看 iris 的資料內容，先使用 data 載入後再利用各種函式來觀察整個資料的型態，由此來了解 iris 的資料內容結構，然後再使用 sample 函式來亂數取樣本號碼。（取 3/4 作為訓練資料集）
下圖可看出 iris 資料集的詳細資訊。
sample 所取出的 3/4 資料數為 112 筆。（這裡取出的是編號號碼）
接著來設定 knn 所需要的訓練資料集和測試資料集，還有載入 class 套件才能使用 knn 函式，並設定變數將資料集的長寬數據和花種答案分開。（Y.test 是最後拿來和 knn 輸出的結果做準確率的計算）
開始 knn 計算，設定 k=3；可以另外做 k=1 到 10 的計算，並比較後面所計算的準確率。
單獨執行 KNN_prediction 的結果，knn 已經根據訓練資料集和 X.test 計算出預測的花種。（因為已經有 Y.test 這個答案，所以就可以來計算到底準確率有多高）
為了方便觀察，利用 table 把資料做成一個表格，並使用 print 輸出。
最後則是把所有整理好的資訊，用 print 及 cat 執行輸出。
一開始我們是假裝不知道剩下 25% 的花的種類，而把花萼和花瓣的長寬數據，丟給 knn 來計算分類出花的種類；最後就準確率來看只要 112 筆 iris 的數據資料，就能夠把剩下 25% 共 38 筆未知花種的數據做一個準確率超過 94% 的分類預測！（KNN，k=3）
