鸢尾花聚类算法代码和分类算法代码

以下是Python中的鸢尾花聚类算法和分类算法的代码示例：

聚类算法(K-Means):

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

iris = load_iris()
X = iris.data

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)

print(kmeans.labels_)

分类算法(决策树):

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
dtc.fit(X_train, y_train)

print(dtc.score(X_test, y_test))

这里，我们使用sklearn库中的鸢尾花数据集加载数据。对于聚类算法，我们使用K-Means算法将数据点分为3个不同的簇。对于分类算法，我们使用决策树算法对数据进行训练，然后使用测试数据集进行测试，并输出准确率。