python实现鸢尾花Kmeans 聚类

好的，关于鸢尾花Kmeans聚类的问题，我可以为您提供相关的Python实现代码和示例。您可以使用sklearn库中的KMeans模型来实现鸢尾花数据集的聚类。以下是示例代码：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
print(labels)

这段代码中，我们使用KMeans模型将鸢尾花数据集聚成3类，并输出了聚类结果。希望能对您有所帮助。如果您有更多的问题需要问，可以继续向我提问。

相关问题

读取iris_pca_self.csv中的数据，自编代码实现 鸢尾花Kmeans 聚类

好的！我们可以使用Python中的pandas和sklearn库来读取数据和实现KMeans聚类算法。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。假设数据集iris_pca_self.csv已经存储在本地路径中。

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])

接下来，我们需要将数据集分为特征向量和标签。在这个数据集中，我们只需要特征向量。

# 获取特征向量
X = data.iloc[:, :-1].values

现在我们可以使用sklearn库中的KMeans算法来对数据进行聚类。我们需要指定聚类的数量，这个数量可以根据实际数据和业务需求确定。在这个例子中，我们指定聚类数量为3。

# 定义聚类数量
n_clusters = 3

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)

# 对数据进行聚类
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

现在，我们已经完成了聚类过程，得到了每个样本所属的聚类标签。我们可以将这些标签添加到数据集中，并将结果保存到新的CSV文件中。

# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = y_kmeans

# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)

至此，我们已经完成了鸢尾花KMeans聚类的实现。完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])

# 获取特征向量
X = data.iloc[:, :-1].values

# 定义聚类数量
n_clusters = 3

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)

# 对数据进行聚类
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = y_kmeans

# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)

鸢尾花kmeans聚类代码

下面是Python中的鸢尾花KMeans聚类代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data

# 创建KMeans模型并训练
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 打印聚类结果
print("聚类结果：")
print(kmeans.labels_)

# 打印聚类中心
print("聚类中心：")
print(kmeans.cluster_centers_)

在上面的代码中，我们使用`load_iris()`函数从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集。然后，我们通过创建一个KMeans模型并使用`fit()`方法进行训练来执行聚类。我们将聚类数量设置为3，这意味着我们将鸢尾花数据分成3个集群。聚类结果存储在`kmeans.labels_`中，聚类中心存储在`kmeans.cluster_centers_`中。最后，我们将聚类结果和聚类中心打印出来。