完成鸢尾花聚类分析，聚类数量根据学号末尾数字5， 0-1 聚为2 2-3 聚为3 4-5 聚为4 6-7 聚为5 8-9 聚为6代码

完成鸢尾花数据集的聚类分析，并按照学生学号的末尾数字将样本分为六类，可以使用Python的scikit-learn库，特别是KMeans算法。这里是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.cluster import KMeans

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

# 对学号末尾数字编码（假设df是包含学号信息的数据框）
le = LabelEncoder()
encoded_labels = le.fit_transform(df['student_id'].apply(lambda x: str(x)[-1]))

# 划分数据到对应的类别
class_ranges = {
    '2': (0, 1),
    '3': (2, 3),
    '4': (4, 5),
    '5': (6, 7),
    '6': (8, 9),
}

# 将编码后的标签映射到类别
clusters = []
for label in encoded_labels:
    for cluster_num, range_ in class_ranges.items():
        if range_[0] <= label < range_[1]:
            clusters.append(cluster_num)

# 进行KMeans聚类，假设我们已经有了预先设定好的聚类数量（这里是6）
kmeans = KMeans(n_clusters=6)
labels = kmeans.fit_predict(data)

# 将聚类结果合并到原始数据上
iris_df_with_clusters = pd.concat([pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names), pd.Series(labels)], axis=1)
iris_df_with_clusters.columns = iris.feature_names + ['cluster']

print(iris_df_with_clusters)

请注意，上述代码假设你有一个包含学生ID的DataFrame `df`，并且你需要首先提取出学号的末尾数字并进行编码。实际操作时需要检查数据是否满足这些条件。