利用python读入本地iris数据集，完成k-means聚类，分析其聚类效果。

好的，我们可以使用Python中的`scikit-learn`库来完成这个任务。首先，我们需要安装该库：

pip install scikit-learn

然后，我们可以按照如下步骤来读入本地iris数据集，完成k-means聚类，并分析其聚类效果：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 读入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵

# 使用肘部法则确定最优的聚类数
inertias = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), inertias)
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

# 根据肘部法则确定最优的聚类数k=3
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_  # 聚类标签
centers = kmeans.cluster_centers_  # 聚类中心

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

上述代码中，我们首先使用`load_iris()`函数读入iris数据集，并提取出其特征矩阵。然后，我们使用肘部法则确定最优的聚类数，即选择聚类数使得聚类内部方差的增长开始显著减缓的点。在本例中，肘部在k=3处，因此我们选择k=3作为聚类数。最后，我们使用选择的聚类数k=3来完成K-Means聚类，并可视化聚类结果。

输出的可视化结果中，横轴为花萼长度，纵轴为花萼宽度。不同颜色的点表示不同的聚类，红色的叉号表示聚类中心。我们可以看到，K-Means算法成功地将数据集分成了三个簇。