用pythin代码使用密度峰值聚类计算出鸢尾花数据集的密度和峰值

以下是使用Python代码计算鸢尾花数据集密度和峰值的示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import estimate_bandwidth, MeanShift

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data

# 计算带宽
bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=0.2, n_samples=150)

# 进行密度峰值聚类
ms = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True)
ms.fit(X)

# 计算聚类中心
cluster_centers = ms.cluster_centers_

# 计算每个聚类的样本数
labels = ms.labels_
n_clusters = len(set(labels))
n_samples = len(X)
print("Number of estimated clusters : %d" % n_clusters)
print("Number of samples : %d" % n_samples)

# 计算每个聚类的密度和峰值
for i in range(n_clusters):
    cluster = X[labels == i]
    density = len(cluster) / n_samples
    peak = cluster_centers[i]
    print("Cluster %d: Density=%.3f, Peak=%s" % (i, density, peak))

请注意，此代码使用scikit-learn库中的MeanShift算法进行密度峰值聚类，并使用鸢尾花数据集作为示例数据。输出将显示每个聚类的密度和峰值。