调用上述实现K-means算法的函数进行聚类，并取两个维度（如 萼片长度、萼片宽度），绘制聚类后的数据分布图

好的！我可以帮你实现这个功能。首先，需要安装scikit-learn库来使用K-means算法。您可以使用以下命令来安装：

pip install scikit-learn

接下来，您可以使用以下代码来实现K-means算法聚类，并绘制聚类后的数据分布图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载数据
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 取两个维度
X = data[['萼片长度', '萼片宽度']]

# K-means 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 绘制聚类后的数据分布图
plt.scatter(X.iloc[:, 0], X.iloc[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('萼片长度')
plt.ylabel('萼片宽度')
plt.show()

其中，'iris.csv'是鸢尾花数据集，您可以自己准备数据集，或者从网络上下载。在这个例子中，我们取了鸢尾花数据集中的'萼片长度'和'萼片宽度'作为聚类的两个维度，并将数据分为3类。最后，我们使用matplotlib库来绘制聚类后的数据分布图。

相关问题

K-Means算法那对iris数据集聚类的分析

K-Means算法是一种基于距离度量的聚类算法，它的基本思想是将数据集分成k个簇，使得每个簇内部的数据点之间的距离最小，而不同簇之间的距离最大。在对Iris数据集进行聚类时，K-Means算法的步骤如下：

1. 随机初始化k个簇的中心点；
2. 计算每个数据点与k个簇中心点的距离，并将每个数据点分配到距离最近的簇中；
3. 对于每个簇，重新计算簇中心点；
4. 重复步骤2和3，直到达到停止条件（例如簇中心点不再发生变化）。

在对Iris数据集进行聚类时，我们选择聚类数k=3，因为使用手肘法确定最佳的聚类数时，聚类数为3时SSE的下降速度变缓。

最终，K-Means算法将Iris数据集分成了3个簇，每个簇的特征如下：

- 簇1（红色）：萼片长度较短，萼片宽度较宽；
- 簇2（蓝色）：萼片长度和宽度中等，花瓣长度较长，花瓣宽度较窄；
- 簇3（绿色）：萼片长度较长，萼片宽度较窄，花瓣长度和宽度较长。

从聚类结果可以看出，K-Means算法成功地将Iris数据集中的样本分成了3个簇，并且不同簇之间的特征存在差异。这种聚类结果可以帮助我们更好地理解Iris数据集中不同种类鸢尾花的特征差异。

K-Means算法那对iris数据集聚类的过程分析

好的，下面我将为您介绍一下K-Means算法在Iris数据集上的聚类过程。

Iris数据集是一个非常常用的数据集，用于分类和聚类算法的性能评估。该数据集包含3种鸢尾花的4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度），每个类别有50个样本。我们将使用K-Means算法对该数据集进行聚类。

首先，我们需要确定要分成几个簇。通常可以通过手肘法（Elbow Method）来确定最佳的聚类数。手肘法的基本思想是，随着聚类数的增加，簇内平方和（SSE）会逐渐减小，直到某个点后下降速度变缓。这个点对应的聚类数就是最佳的聚类数。下面是使用手肘法确定聚类数的代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data

sse = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
    kmeans.fit(X)
    sse.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(1, 11), sse)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

运行上述代码可以得到下图：


从上图可以看出，当聚类数为3时，SSE的下降速度变缓，因此我们选择聚类数为3。

接下来，我们使用K-Means算法对Iris数据集进行聚类。代码如下：

kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

运行上述代码可以得到聚类结果y_kmeans，这个结果是一个长度为150的数组，每个元素表示对应样本所属的簇编号（0、1或2）。我们可以将聚类结果可视化，代码如下：

plt.scatter(X[y_kmeans == 0, 0], X[y_kmeans == 0, 1], s = 100, c = 'red', label = 'Cluster 1')
plt.scatter(X[y_kmeans == 1, 0], X[y_kmeans == 1, 1], s = 100, c = 'blue', label = 'Cluster 2')
plt.scatter(X[y_kmeans == 2, 0], X[y_kmeans == 2, 1], s = 100, c = 'green', label = 'Cluster 3')

plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:,1], s = 100, c = 'yellow', label = 'Centroids')
plt.title('Clusters of Iris dataset')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码可以得到下图：


从上图可以看出，K-Means算法成功将Iris数据集中的样本分成了3个簇，并且不同簇之间的特征存在差异。