根据给定的数据集进行分类。
数据集
- 包括身高、体重和年龄数据的表格，总共100个数据点。
- 目标是将这些数据点分为三个不同的类别
为了对数据集进行分类，需要使用机器学习算法，例如K近邻、支持向量机、决策树等方法进行分类建模。首先需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、归一化、特征选择等过程。然后将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练分类器，然后使用测试集评估分类器的性能。最终，将训练好的分类器用于对新的数据进行分类。