自定义分裂函数实现鸢尾花数据集聚类

可以自定义分裂函数实现鸢尾花数据集的聚类，具体实现步骤如下：

1. 读取鸢尾花数据集，并进行数据预处理，如归一化等。

2. 初始化聚类簇，将每个样本点看作一个初始聚类簇。

3. 自定义分裂函数，将聚类簇分裂成两个子簇。

4. 计算聚类簇之间的距离，可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等。

5. 寻找距离最近的两个聚类簇，将其合并成一个新的聚类簇，并更新聚类簇之间的距离。

6. 重复步骤3~5，直到所有样本点都被聚类成一个簇。

7. 根据聚类结果对鸢尾花数据集进行分类。

Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, fcluster
import numpy as np

# 读取鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用欧氏距离计算样本间距离
dist_matrix = pdist(X, metric='euclidean')

# 自定义分裂函数
def split_cluster(cluster):
    if len(cluster) == 1:  # 若聚类簇只有一个样本，则不分裂
        return None, None
    else:
        # 将聚类簇按照花瓣长度的中位数分裂成两个子簇
        median = np.median(cluster[:, 2])
        index1 = np.where(cluster[:, 2] <= median)[0]
        index2 = np.where(cluster[:, 2] > median)[0]
        return index1, index2

# 使用自定义分裂函数进行层次聚类
Z = linkage(X, method=split_cluster)

# 根据聚类结果进行分类
k = 3  # 聚成3类
labels = fcluster(Z, k, criterion="maxclust")

# 计算聚类准确率
y_true = iris.target
y_pred = np.array([labels[i] - 1 for i in range(len(labels))])  # 将labels转换为从0开始的类别标签
accuracy = np.mean(y_true == y_pred)
print("聚类准确率：", accuracy)

上述代码中，我们自定义了一个分裂函数split_cluster，将聚类簇按照花瓣长度的中位数分裂成两个子簇，然后使用linkage函数进行层次聚类，并根据聚类结果进行鸢尾花数据集的分类，最后计算聚类准确率。