在python中不使用内置的库对iris进行k-means算法聚类分析的代码

在Python中，如果你想要不依赖内置库（如scikit-learn）对Iris数据集进行K-Means聚类分析，你可以手动实现K-Means算法的核心步骤。首先，你需要导入必要的数学库如numpy，并假设你已经有了预处理过的Iris数据。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 假设data是一个包含Iris特征的二维数组
# data = ... (这里需要你自己提供或加载预处理后的数据)

class KMeans:
    def __init__(self, k=3):  # 默认3类簇
        self.k = k
        self.centroids = None
        self.labels = None
    
    def initialize_centroids(self, data):
        idxs = np.random.choice(range(len(data)), size=self.k, replace=False)
        return data[idxs]
    
    def assign_clusters(self, centroids, data):
        distances = np.linalg.norm(data - centroids[:, np.newaxis], axis=-1)  # 计算每个点到每个中心的距离
        return np.argmin(distances, axis=0)
    
    def update_centroids(self, clusters, data):
        self.centroids = np.array([np.mean(data[clusters == i], axis=0) for i in range(self.k)])
    
    def fit(self, data):
        self.centroids = self.initialize_centroids(data)
        while True:
            old_labels = self.labels
            self.labels = self.assign_clusters(self.centroids, data)
            if np.all(old_labels == self.labels):
                break  # 如果分配不再变化，则停止迭代
            else:
                self.update_centroids(self.labels, data)
    
    def predict(self, data):
        return self.assign_clusters(self.centroids, data)

# 使用KMeans
kmeans = KMeans()
kmeans.fit(data)
predictions = kmeans.predict(data)

请注意，这个版本的K-Means仅适用于小型数据集，因为对于大型数据，手动管理内存会变得复杂。此外，它的效率也远低于实际的scikit-learn库，所以一般情况下还是推荐使用库函数。