采用excel中的莺尾花数据，学习决策树。画出决策树，K-means聚类算法实现

好的，我会根据您的问题进行回答。

首先，采用excel中的莺尾花数据，学习决策树，可以使用Python中的Scikit-learn库进行实现。下面是代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

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

clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)

plt.figure(figsize=(20,10))
plot_tree(clf, filled=True)
plt.show()

这段代码会加载莺尾花数据集，使用`DecisionTreeClassifier`类来构建决策树，并使用`plot_tree`函数将决策树可视化。

其次，K-means聚类算法的实现也可以使用Scikit-learn库。下面是代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='*', s=300, c='r')
plt.show()

这段代码会使用`KMeans`类来进行聚类，将结果可视化。其中，`n_clusters`参数指定聚类个数，`kmeans.labels_`属性可以获取每个样本所属的聚类，`kmeans.cluster_centers_`属性可以获取聚类中心。

希望这些代码能够帮助到您。如果有任何问题，请随时向我提问。