kmedoids聚类算法python实现鸢尾花数据集

可以提供Python代码实现Kmedoids聚类算法来处理鸢尾花数据集。以下是一个基本示例，您可以根据需要进行修改：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

def kmedoids(X, k, tmax=100):
    M = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)]
    C = np.argmin(pairwise_distances(X, M), axis=1)
    for _ in range(tmax):
        Cprev = np.copy(C)
        for k in range(len(M)):
            Ck = np.where(C == k)[0]
            if len(Ck) == 0:
                continue
            dist = pairwise_distances(X[Ck], [M[k]])
            idx = np.argmin(dist)
            C[Ck[idx]] = k
        if np.array_equal(C, Cprev):
            break
    return M, C

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

M, C = kmedoids(X, 3)
labels = np.zeros_like(C)
for i in range(3):
    mask = (C == i)
    labels[mask] = np.bincount(y[mask]).argmax()

print("聚类结果的准确率：", accuracy_score(y, labels))

这个例子中的代码将鸢尾花数据集分为三个簇，并计算分类的准确率。注意，这个例子中的代码仅仅实现了基本的Kmedoids聚类算法，如果您需要进行更高级的操作，可以尝试使用相关的Python库，例如scikit-learn或自己编写更复杂的算法。