鸢尾花聚类分析 sklearn
时间: 2023-10-01 08:12:07 浏览: 68
鸢尾花聚类分析是指使用聚类算法对鸢尾花数据集进行分组。在sklearn库中,可以使用K均值聚类算法来实现鸢尾花聚类分析。
首先,需要导入相关的库和数据集:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
data = iris.data
# 转换为pandas的DataFrame格式,方便后续操作
df = pd.DataFrame(data, columns=iris.feature_names)
```
接着,可以创建KMeans对象并进行聚类分析:
```python
# 创建KMeans对象,指定聚类个数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 使用fit_predict方法对数据进行聚类分析
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(data)
```
最后,可以通过可视化的方式查看聚类结果:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 按照聚类结果进行分组并可视化展示
plt.scatter(df['sepal length (cm)'], df['sepal width (cm)'], c=df['cluster'])
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.show()
```
这样就完成了鸢尾花聚类分析。注意,聚类结果的可视化可能受到特征选择和维度约简等因素的影响。在实际应用中,还可以根据聚类结果进行进一步的分析和处理。