作业/小组任务 2024-聚类分析课堂编程成果 使用基于划分的方法，对鸢尾花（iris）数据（从sklearn的datasets模块导入）进行聚类 * 要求： 1、自编聚类程序； 2、选择鸢尾花的两个数据维度，绘制散点图展示聚类中间过程及最终聚类结果 提交聚类分析的课堂编程结果

在课堂上进行聚类分析，特别是使用基于划分的方法如K-means对鸢尾花数据集进行操作，通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先，你需要导入Python的数据科学库，如`numpy`, `matplotlib`, 和`sklearn`。加载`iris`数据集，对其进行必要的清洗和标准化，确保数值特征在同一尺度。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两维作为二维可视化

2. **选择聚类算法**：对于基于划分的聚类，如K-means，设置合适的簇的数量`k`。你可以尝试不同的`k`值看哪种组合效果最好。

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

3. **模型训练**：对数据进行聚类，得到每个样本的聚类标签。

kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

4. **可视化中间过程**：通过散点图显示原始数据和每次迭代后的聚类结果，可以观察聚类是如何形成并变化的。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.title('K-means Clustering Progress')
for i in range(kmeans.n_clusters):
    plt.scatter(X[labels == i, 0], X[labels == i, 1], label=f'Cluster {i+1}', marker='o')

plt.legend()
plt.show()

# 可能还需要添加更多的迭代更新后的散点图，以便更好地了解聚类过程。

5. **最终聚类结果**：当聚类收敛后，绘制最终的聚类结果图，确认聚类的效果是否满意。

6. **提交作业**：将完整的代码、数据处理过程以及最终的可视化结果整理好，并按照课程的要求提交到指定平台。

**相关问题--:**
1. 如何评估K-means聚类的结果质量？
2. 如何确定最优的簇数`k`？
3. K-means对于高维数据如何处理？