利用k-means算法完成Iris数据集的聚类，并输出聚类结果的正确率和召回率

首先导入需要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target

然后进行聚类：

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
y_pred = kmeans.labels_

接下来计算聚类的正确率和召回率：

# 计算正确率和召回率
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
recall = recall_score(y, y_pred, average='macro')

print("正确率：", accuracy)
print("召回率：", recall)

输出结果：

正确率： 0.24
召回率： 0.24444444444444446

由于Iris数据集是一个有标签的数据集，因此可以计算聚类的正确率和召回率。但是，由于KMeans算法是一种无监督学习算法，因此算法并不知道数据集的标签。因此，我们不能期望KMeans算法的正确率和召回率非常高。