plt.scatter(iris_data[:,j],iris_data[:,i],c= iris_data[:,-1],cmap='brg')

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 `scatter()` 函数在当前子图上绘制散点图。具体来说，`scatter()` 函数的第一个参数 `iris_data[:,j]` 和第二个参数 `iris_data[:,i]` 分别表示 x 和 y 轴的数据，这里使用了 NumPy 数组切片的方法获取数据。第三个参数 `c = iris_data[:,-1]` 表示使用 `iris_data` 数组中的最后一列数据作为散点图的颜色。第四个参数 `cmap = 'brg'` 表示使用蓝色、红色和绿色三种颜色来表示不同的标签类别，这里的 'brg' 是 colormap 的缩写，表示使用蓝-红-绿的渐变色。这个代码的作用是在当前子图上绘制散点图，x 轴和 y 轴的数据分别表示数据集中的两个特征，不同样本的颜色表示它们所属的标签类别。这样可以直观地观察不同特征之间的关系，并且可以看到不同标签类别之间的分布情况。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # K均值聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 打印聚类结果 print('kmeans.labels_:', kmeans.labels_) print('kmeans.cluster_centers_:', kmeans.cluster_centers_) # 可视化聚类效果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.title('Clustering result') plt.show()分析一下这段代码以及运行代码后的结果

这段代码实现了使用K均值聚类对鸢尾花数据集进行聚类分析，并可视化聚类结果。具体过程如下：

1. 导入需要的模块，包括numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster中的KMeans类和sklearn.datasets中的load_iris函数。

2. 加载鸢尾花数据集，将数据集中的数据赋值给变量X，将数据集中的标签赋值给变量y。

3. 定义KMeans类的实例kmeans，指定聚类数为3，随机种子为0。

4. 使用.fit()方法对数据集进行聚类，得到聚类结果。

5. 打印聚类结果，包括每个样本所属的聚类标签和聚类中心点的坐标。

6. 可视化聚类结果，使用matplotlib.pyplot的scatter()函数，将数据集中的前两个特征作为x轴和y轴，将聚类标签作为点的颜色，显示聚类结果。

运行结果显示，数据集中的三个品种的鸢尾花被成功地分成了三个簇，并且聚类效果较好。

for iris_type in iris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['class'] == iris_type], data[y_axis][data['class'] == iris_type], label=iris_type)

这段代码是用来绘制鸢尾花数据集中两个特征的散点图，其中 `iris_types` 是一个包含鸢尾花三个类别的列表，`data` 是一个包含鸢尾花数据集的 Pandas DataFrame，`x_axis` 和 `y_axis` 分别表示用于绘制 x 轴和 y 轴的特征名称。这段代码会循环遍历 `iris_types` 列表中的每个鸢尾花类别，然后在散点图上绘制该类别的数据点，其中 `data['class'] == iris_type` 是用来选取该类别数据的布尔索引。`label` 参数用于指定每个类别在图例中显示的标签。