ValueError: init should be either 'k-means++', 'random', a ndarray or a callable, got 'k-medoids' instead.

对不起，我的错误。sklearn库中的KMeans类不支持使用'k-medoids'初始化，我们需要使用另一个库来实现PAM算法。在这里，我推荐pyclustering库，它提供了PAM算法的实现。你可以使用以下代码安装它：

!pip install pyclustering

然后，我们可以使用pyclustering库中的PAM类来执行聚类。以下是完整的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from pyclustering.cluster import cluster_visualizer
from pyclustering.cluster.pam import pam

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 执行PAM聚类
k = 3
pam_instance = pam(X.tolist(), k)
pam_instance.process()
clusters = pam_instance.get_clusters()
medoids = pam_instance.get_medoids()

# 可视化聚类结果
colors = ['r', 'g', 'b']
visualizer = cluster_visualizer()
for i in range(k):
    cluster = np.array(clusters[i])
    medoid = np.array(medoids[i])
    visualizer.append_cluster(cluster, colors[i])
    visualizer.append_cluster(medoid, marker='*', markersize=20)
visualizer.show()

这段代码中，我们使用了pyclustering库中的PAM类来执行聚类。我们将数据集转换为列表，并将其传递给PAM类的构造函数。然后，我们调用process()方法来执行聚类，并使用get_clusters()和get_medoids()方法获取聚类结果。最后，我们使用cluster_visualizer类来可视化聚类结果。

运行完整的代码后，你将获得一个包含聚类结果的散点图，并在每个中心点处用一个星号标记。你可以根据需要更改代码来使用不同的特征和类别数，以适应不同的数据集。