diana算法实现鸢尾花数据集可视化

Diana算法是一种基于聚类中心的层次聚类算法，可以用于鸢尾花数据集的聚类和可视化。

具体实现步骤如下：

1. 读取鸢尾花数据集，并进行数据预处理，如归一化等。

2. 初始化聚类簇，将每个样本点看作一个初始聚类簇。

3. 计算聚类簇之间的距离，可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等。

4. 寻找距离最近的两个聚类簇，将其合并成一个新的聚类簇，并更新聚类簇之间的距离。

5. 重复步骤4，直到所有样本点都被聚类成一个簇。

6. 将聚类结果可视化展示出来，可以使用散点图或者热力图等方式。

Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用欧氏距离计算样本间距离
dist_matrix = pdist(X, metric='euclidean')

# 使用Diana算法进行层次聚类
Z = linkage(dist_matrix, method='complete')

# 可视化聚类结果
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('sample index')
plt.ylabel('distance')
dendrogram(Z, leaf_rotation=90., leaf_font_size=8.)
plt.show()

上述代码中，我们使用了Scipy库中的pdist函数计算欧氏距离，使用linkage函数进行Diana算法的层次聚类，最后使用dendrogram函数将聚类结果可视化展示出来。