使用k-means聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，聚类数为3，输出样本原有数据标签及聚类结果对应的数据标签,观察聚类的准确性。

k-means是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成预设数量的类别，例如在这个例子中是3个簇。对于鸢尾花数据集（Iris dataset），它包含了三种不同的鸢尾植物（setosa、versicolor和virginica）。首先，你需要加载数据并对其进行预处理，确保所有的数值特征在同一尺度上。

以下是使用Python（如sklearn库）进行k-means聚类的基本步骤：

1. 导入所需库：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

2. 加载鸢尾花数据集：

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

3. 创建KMeans实例并设置聚类数目为3：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

4. 训练模型：

kmeans.fit(X)

5. 预测聚类结果并获取新标签：

labels = kmeans.labels_

6. 将原标签和预测的聚类结果合并到DataFrame中以便比较：

results = pd.DataFrame({"Original Label": y, "Cluster Label": labels})

7. 分析聚类准确性，通常会计算轮廓系数（Silhouette Coefficient）、调整后的卡方统计量（Adjusted Rand Index, ARI）或混淆矩阵来评估效果。