用Kmeans算法求iris数据集的聚类及其精度的R语言代码

以下是用Kmeans算法求iris数据集聚类并计算精度的R语言代码：

# 加载iris数据集
data(iris)

# 将数据集分为特征和标签
features <- iris[, 1:4]
labels <- iris[, 5]

# 使用Kmeans算法进行聚类
kmeans_result <- kmeans(features, centers = 3)

# 计算聚类的精度
table(kmeans_result$cluster, labels)

其中，`kmeans_result$cluster`是Kmeans算法聚类后的结果，`labels`是iris数据集中的真实标签。使用`table`函数可以计算聚类的精度。

相关问题

基于曼哈顿距离的kmeans聚类算法处理iris数据集python代码

基于曼哈顿距离（也称为L1距离）的K-Means聚类算法通常用于离散数据，而Iris数据集是连续特征的数据集，更适合使用欧几里得距离。但在某些场景下，如果想要利用曼哈顿距离的特点（不考虑数据分布的方向，只看绝对值），你可以稍微修改标准的K-Means代码。这里提供一个简化版本的Python代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import cityblock

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用Manhattan距离替换默认的欧氏距离
def manhattan_distance(x, y):
    return cityblock(x, y)

# 创建KMeans实例并设置距离度量
kmeans = KMeans(n_clusters=3, metric=manhattan_distance)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测簇标签
labels = kmeans.labels_

# 输出结果
print("Cluster Centers:\n", kmeans.cluster_centers_)
print("Labels for each sample:", labels)

注意，由于Manhattan距离对异常值更敏感，因此在实际应用中，可能会影响聚类效果。此外，对于连续数据，欧氏距离（默认的K-Means距离）通常更为常用。

kmeans聚类算法matlab代码显示聚类数和轮廓系数

以下是kmeans聚类算法的MATLAB代码，其中包括显示聚类数和轮廓系数的部分：

% 读取数据
load iris_dataset
X = meas;

% 设置不同的聚类数
k_values = 2:10;
num_k = length(k_values);

% 计算每个聚类数的轮廓系数
silhouette_values = zeros(num_k, 1);
for i = 1:num_k
    k = k_values(i);
    idx = kmeans(X, k);
    silhouette_values(i) = mean(silhouette(X, idx));
end

% 显示轮廓系数随聚类数变化的趋势
figure;
plot(k_values, silhouette_values, '-o');
xlabel('Number of clusters');
ylabel('Silhouette value');
title('Silhouette values for different number of clusters');

% 选择最优的聚类数
[~, best_k_idx] = max(silhouette_values);
best_k = k_values(best_k_idx);
fprintf('The best number of clusters is %d.\n', best_k);

% 对数据进行最优聚类
idx = kmeans(X, best_k);

% 显示聚类结果
figure;
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
xlabel('Sepal length');
ylabel('Sepal width');
title(sprintf('Clustering results with %d clusters', best_k));

在上面的代码中，我们首先读取了一个名为“iris_dataset”的数据集，它包含了鸢尾花的测量数据。然后，我们设置了不同的聚类数，并计算了每个聚类数的轮廓系数。接着，我们绘制了轮廓系数随聚类数变化的图表，并选择了轮廓系数最高的聚类数作为最优聚类数。最后，我们对数据进行了最优聚类，并显示了聚类结果。

注意：在使用kmeans聚类算法时，最优聚类数的选择是一个非常重要的问题，因此需要谨慎选择。除了轮廓系数之外，还可以使用其他指标来评估聚类效果。