分裂聚类对鸢尾花数据集进行聚类代码

以下是使用分裂聚类（Bisecting K-Means）对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码：

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

iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义分裂聚类函数
def bisecting_kmeans(X, Kmax):
    # 初始化最优聚类结果和SSE
    best_labels, best_SSE = None, np.inf
    # 对K=1到Kmax进行聚类
    for k in range(1, Kmax+1):
        # 使用K-Means进行聚类
        kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
        # 计算SSE
        SSE = kmeans.inertia_
        # 如果当前聚类结果的SSE更小，则更新最优聚类结果和SSE
        if SSE < best_SSE:
            best_labels, best_SSE = kmeans.labels_, SSE
    return best_labels

# 调用分裂聚类函数
labels = bisecting_kmeans(X, Kmax=3)

# 输出聚类结果
print(labels)

在这个代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将数据存储在X变量中。然后，我们定义了一个bisecting_kmeans()函数，该函数接受数据和最大聚类数Kmax作为输入，并返回最优聚类结果。该函数使用K-Means算法对1到Kmax进行聚类，然后选取SSE最小的聚类结果作为最优结果。

最后，我们调用bisecting_kmeans()函数并将结果存储在变量labels中，然后输出聚类结果。该结果是一个长度为150的数组，其中每个元素表示对应样本所属的聚类编号。