给出一个分类问题并提供数据集。


使用数据集完成一个鸢尾花分类器，数据集已经提供。
分类问题：将手写数字图像分类为0到9的数字。

数据集：MNIST数据集。

以下是使用Python的示例代码：

```python
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载MNIST数据集
digits = load_digits()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立k-最近邻分类器，k=5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 使用训练集训练分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集测试分类器
accuracy = knn.score(X_test, y_test)

# 输出分类器的准确率
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
```