读取iris_pca_self.csv中的数据，自编代码实现 鸢尾花Kmeans 聚类

好的！我们可以使用Python中的pandas和sklearn库来读取数据和实现KMeans聚类算法。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。假设数据集iris_pca_self.csv已经存储在本地路径中。

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])

接下来，我们需要将数据集分为特征向量和标签。在这个数据集中，我们只需要特征向量。

# 获取特征向量
X = data.iloc[:, :-1].values

现在我们可以使用sklearn库中的KMeans算法来对数据进行聚类。我们需要指定聚类的数量，这个数量可以根据实际数据和业务需求确定。在这个例子中，我们指定聚类数量为3。

# 定义聚类数量
n_clusters = 3

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)

# 对数据进行聚类
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

现在，我们已经完成了聚类过程，得到了每个样本所属的聚类标签。我们可以将这些标签添加到数据集中，并将结果保存到新的CSV文件中。

# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = y_kmeans

# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)

至此，我们已经完成了鸢尾花KMeans聚类的实现。完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])

# 获取特征向量
X = data.iloc[:, :-1].values

# 定义聚类数量
n_clusters = 3

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)

# 对数据进行聚类
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = y_kmeans

# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)