使用sklearn.cluster.KMeans对鸢尾花数据进行聚类。 (1)正确导入模块 (2)正确调用鸢尾花iris数据集 (3)保留原有标签 (4)设置簇的数目为3 (5)模型训练 (6)预测结果 (7)将预测值与标签真值进行对比

时间: 2024-02-05 22:03:30 浏览: 30
下面是使用sklearn.cluster.KMeans对鸢尾花数据进行聚类的Python代码: ```python # 导入模块 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 调用鸢尾花iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 保留原有标签 y_true = iris.target # 设置簇的数目为3 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) # 模型训练 kmeans.fit(X) # 预测结果 y_pred = kmeans.predict(X) # 将预测值与标签真值进行对比 print("True labels:") print(y_true) print("Predicted labels:") print(y_pred) ``` 输出结果如下: ``` True labels: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2] Predicted labels: [1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 0 2 2 2 2 0 2 2 2 0 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 2 0 2 0 2 2 0 2 0 0 0 2 2 0 2 2 0 2 2 2 0 2 2 0] ``` 可以看到,KMeans聚类算法将鸢尾花数据集分成了3个簇,并将每个样本分配到了对应的簇中。但是,由于KMeans是无监督的算法,所以预测值与真实标签并不完全一致。

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