k-means聚类算法鸢尾花

鸢尾花数据集是一个常用的机器学习数据集，用于分类和聚类任务。k-means聚类算法是一种基于划分的聚类方法，它可以将数据分为指定数量的簇。在给定鸢尾花数据集的情况下，我们可以使用k-means算法将鸢尾花样本分为不同的簇。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要导入相关的库，包括matplotlib和sklearn中的KMeans类。
2. 然后，加载鸢尾花数据集，并选择其中的两个特征作为数据的输入。这里我们选择了花瓣长度和花瓣宽度作为特征。
3. 接下来，我们可以使用scatter函数绘制原始数据的分布图，其中每个点表示一个鸢尾花样本。
4. 构建一个KMeans聚类器，指定要聚类的簇的数量为3。
5. 使用fit函数对数据进行聚类，并使用labels_属性获取每个样本的聚类标签。
6. 最后，根据聚类标签将数据分成不同的簇，并使用scatter函数绘制出每个簇的样本。

通过这样的步骤，我们可以使用k-means聚类算法将鸢尾花数据集分成不同的簇，并可视化聚类结果。 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [利用python内置K-Means聚类算法实现鸢尾花数据的聚类](https://blog.csdn.net/zijinmu69/article/details/82708130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [K-means聚类分析(鸢尾花)](https://blog.csdn.net/qq_54452916/article/details/121297434)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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