自定义分裂聚类函数实现鸢尾花数据集聚类并且可视化

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入必要的库和鸢尾花数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data

然后，我们可以定义一个自定义的分裂聚类函数。这个函数将接收一个数据集和一个聚类数作为输入，并返回一个包含每个样本所属聚类的标签的向量。在这个函数中，我们将使用KMeans算法来实现聚类。

from sklearn.cluster import KMeans

def split_cluster(X, n_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
    kmeans.fit(X)
    labels = kmeans.labels_
    return labels

接下来，我们可以使用这个函数来对鸢尾花数据集进行聚类，并将结果可视化。

# 将数据集聚类为3个类别
labels = split_cluster(X, 3)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Iris Clustering with KMeans')
plt.show()

这将生成一个散点图，其中每个点的颜色表示其所属的聚类标签。


这就是使用自定义分裂聚类函数实现鸢尾花数据集聚类并且可视化的过程。希望这可以帮助你解决问题。