python引入相应的库； 从Iris数据集中加载鸢尾花样本信息到X和Y两个变量中，其中X存放花瓣长宽等特征，Y存放花的类别标签，设置类簇数量为3； 对聚类的结果可视化，使用Axes3D将其显示在三维空间中，其中花瓣宽度、萼片长度、花瓣长度分别作为x，y，z这三个维度。

在Python中，为了处理数据分析和机器学习任务，特别是涉及到数据集操作和可视化，你需要引入一些常用的库。首先，我们需要导入`pandas`库来处理数据，`numpy`库来进行数值计算，以及`scikit-learn`（sklearn）中的`cluster`模块来进行聚类分析。同时，`matplotlib`和其子库`mpl_toolkits.mplot3d`用于绘制三维图形。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 加载Iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]  # 花瓣宽度和花瓣长度，通常选择非分类相关的特征进行聚类
Y = iris.target  # 类别标签

# 设置类簇数量（这里假设为3）
n_clusters = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)

# 进行聚类
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 创建三维图
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=labels, cmap='viridis')  # 根据聚类标签着色
ax.set_xlabel('Petal width')
ax.set_ylabel('Petal length')
ax.set_zlabel('Sepal length')

plt.title('K-Means Clustering on Iris Data (3 clusters)')
plt.show()