python鸢尾花聚类

在Python中，鸢尾花聚类通常指的是使用机器学习中的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)、层次聚类(如Agglomerative Clustering)或基于密度的聚类（如DBSCAN）等算法对鸢尾花数据集进行分类的过程。鸢尾花数据集是一个经典的数据分析样本，它包含了三种类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的测量特征，比如花瓣长度、宽度、萼片长度和宽度。

例如，你可以使用scikit-learn库中的KMeans聚类算法来对鸢尾花数据进行聚类。首先，你需要导入所需的模块，加载鸢尾花数据，然后创建模型并运行聚类：

from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载鸢尾花数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data

# 初始化KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测每个样本属于哪一类
labels = kmeans.labels_

# 可视化结果，如果需要的话
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)

在这个例子中，`n_clusters`参数设置为3，因为我们知道鸢尾花有3种。执行完上述步骤后，你会得到每个样本预测的所属类别。