iris聚类中心的评判指标

对于iris聚类中心的评判指标，通常使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来衡量，它可以度量每个数据点与它所属簇内的一个相似度和与最近的不同簇的点的不相似度。其值范围在-1到1之间，越大表示聚类效果越好。

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鸢尾花数据聚类中心的评判指标

鸢尾花数据聚类的评判指标通常可以使用SSE（Sum of Squared Errors）或者SSB（Sum of Squared Between）来衡量聚类结果的质量。其中，SSE表示每个簇内样本与该簇质心之间的距离平方和，SSB表示不同簇中心之间的距离平方和。评价聚类结果时，一般是希望SSE值尽量小，SSB值尽量大。

python用k-means算法对iris聚类

好的，让我们来用 Python 实现 k-means 算法对 iris 数据集进行聚类。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

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

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

接下来，我们可以使用 KMeans 类对数据进行聚类。这里我们选择将数据分为 3 类，即 n_clusters=3：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

现在，我们可以使用聚类结果对数据进行可视化。这里我们将每个数据点的颜色设置为其所属的聚类：

colors = ['r', 'g', 'b']

for i in range(len(X)):
    plt.scatter(X[i][0], X[i][1], c=colors[kmeans.labels_[i]])

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

上述代码将每个数据点绘制为散点图，并使用不同的颜色表示其所属的聚类。此外，我们还绘制了聚类中心点，以星号表示。

完整代码如下：

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

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

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

colors = ['r', 'g', 'b']

for i in range(len(X)):
    plt.scatter(X[i][0], X[i][1], c=colors[kmeans.labels_[i]])

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

运行代码后，你将看到 iris 数据集被分为三个聚类，并且每个聚类的中心点被表示为星号。