（2）对鸢尾花数据进行K-means算法聚类，使用监督方法进行评估聚类方法的优劣。（可视化方法或准确率）

好的，针对这个问题，你可以按照以下步骤进行编写代码：

1. 首先导入需要使用的库，如sklearn、matplotlib等。
2. 加载鸢尾花数据集，可以使用sklearn内置的load_iris函数。
3. 使用sklearn的KMeans函数进行聚类，其中n_clusters参数为簇的个数。
4. 使用监督方法进行评估，可以使用sklearn内置的metrics库中的adjusted_rand_score函数进行计算，该函数计算聚类结果与真实标签之间的相对熵。
5. 可以使用matplotlib库对聚类结果进行可视化，将不同簇的数据点用不同颜色表示。

下面是示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
y_pred = kmeans.labels_

# 使用ARI进行评估
ari = metrics.adjusted_rand_score(y_true, y_pred)
print('ARI:', ari)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title('Clustering')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

运行结果中，ARI为聚类结果与真实标签之间的相对熵，越接近1表示聚类结果与真实标签越相似。聚类结果可通过可视化图形进行展示，不同簇的数据点用不同颜色表示。