然后我们转到数据集本身。我们将项目保存到名为items的列表中，其元素是字典（每个项目一个）。这些项目词典的关键是功能名称，以及用于保存项目类的“类”。最后，我们想要对列表中的项目进行随机播放（这是一个安全措施，以防项目处于奇怪的顺序）

items = [];

for i in range(1, len(lines)):

line = lines[i].split(', ');

itemFeatures = {"Class" : line[-1]};

# Iterate through the features

for j in range(len(features)):

# Get the feature at index j

f = features[j];

# The first item in the line

# is the class, skip it

v = float(line[j]);

# Add feature to dict

itemFeatures[f] = v;

# Append temp dict to items

items.append(itemFeatures);

shuffle(items);

为了更快地找到最大距离项，我们将保持列表按升序排序。因此，列表中的最后一项将具有最大距离。我们将用新项目替换它，我们将再次排序。

为了加快这个过程，我们可以实现一个插入排序，我们在列表中插入新项目，而不必对整个列表进行排序。虽然这个代码很长，虽然很简单，但是会让教程陷入困境。