为一组数据集建立一个分类器。
标记良好的数据集，如Iris、MNIST或Fashion-MNIST。
为建立分类器，需要进行以下步骤：

1.准备数据集，例如从Iris、MNIST或Fashion-MNIST等标记良好的数据集中获取数据。

2.将数据集分成训练数据集和测试数据集。

3.选择分类算法，例如K近邻算法或决策树算法。

4.训练分类器。

5.使用测试数据集评估分类器性能。

6.根据性能调整分类器，直到满意为止。

7.使用最终的分类器对新数据进行分类。

注：以上步骤仅涵盖建立分类器的基本步骤，具体方法会因数据集和算法的不同而有所区别。