python鸢尾花数据集聚类

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。在Python中，可以使用不同的聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析。

其中，K-means是一种常用的聚类算法之一。可以使用sklearn库中的KMeans类来实现K-means聚类。通过设置n_clusters参数来指定聚类的数量，然后使用fit方法对数据进行训练，最后使用predict方法对新的数据进行预测。可以使用matplotlib库来绘制聚类结果的散点图。

另外，MeanShift也是一种常用的聚类算法之一。可以使用sklearn库中的MeanShift类来实现MeanShift聚类。同样，通过fit方法对数据进行训练，然后使用fit_predict方法对数据进行预测。同样可以使用matplotlib库来绘制聚类结果的散点图。

以下是使用K-means和MeanShift对鸢尾花数据集进行聚类的示例代码：

# 使用K-means聚类
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

iris_df = datasets.load_iris()
x_axis = iris_df.data\[:, 0\]
y_axis = iris_df.data\[:, 2\]

kmeans_model = KMeans(n_clusters=3)
kmeans_model.fit(iris_df.data)
kmeans_predictions = kmeans_model.predict(iris_df.data)

plt.scatter(x_axis, y_axis, c=kmeans_predictions)
plt.show()

# 使用MeanShift聚类
from sklearn.cluster import MeanShift

mean_shift_model = MeanShift()
mean_shift_model.fit(iris_df.data)
mean_shift_predictions = mean_shift_model.fit_predict(iris_df.data)

plt.scatter(x_axis, y_axis, c=mean_shift_predictions)
plt.show()

这样就可以使用K-means和MeanShift对鸢尾花数据集进行聚类，并绘制出聚类结果的散点图。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python进行聚类分析：鸢尾花（iris）代码](https://blog.csdn.net/weixin_42926612/article/details/107982065)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python实现Iris数据集（鸢尾花卉数据集）kmeans聚类](https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/86487890)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python实现Iris数据集（鸢尾花卉数据集）meanshift聚类](https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/86495308)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]