无监督学习的 举例说明）机器学习的流程及相应代码(数据集可以选择鸢尾花(IRIS)，模型可以选择支持向量机(SVM))?

无监督学习是一种机器学习方法，其中我们不提供标签或预定义的目标，而是让算法自行发现数据中的结构或模式。例如，聚类分析就是一个常见的无监督学习任务，它试图将数据点分组成相似的组。

无监督学习的一般流程包括以下几个步骤：

1. 数据准备：获取数据集，如鸢尾花数据集（Iris dataset），通常包含特征变量但没有目标变量。你可以从sklearn库中加载这个数据集：

   from sklearn.datasets import load_iris
   iris = load_iris()
   X = iris.data
   y = None  # 因为这是无监督学习，所以我们不需要目标变量

2. 数据探索：可视化数据、计算描述性统计等，了解数据分布和特性。

3. 选择算法：这里以K-means聚类为例，选择支持向量机（SVM）作为分类器可能是有误的，因为SVM通常是用于监督学习，但对于非监督学习，我们可以考虑使用SOM（自组织映射）或其他聚类算法。

4. 模型训练：用选择的无监督学习算法，比如K-means，对数据进行训练：

   from sklearn.cluster import KMeans
   kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 我们假设有3种类别
   kmeans.fit(X)
   clusters = kmeans.labels_

5. 结果评估：由于无监督学习，我们通常依赖于直观的结果或内部评估指标（如轮廓系数或DBSCAN的Silhouette Score）来判断聚类效果。

6. 可视化结果：通过散点图展示数据点及其所属的簇，观察聚类是否合理。