python聚类分析鸢尾花

您可以使用Python中的`scikit-learn`库来进行鸢尾花数据集的聚类分析。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

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

# 创建聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 打印每个样本的聚类标签
print(labels)

上述代码首先加载鸢尾花数据集，然后创建一个`KMeans`聚类模型，指定聚类簇数为3。接下来，使用数据集`X`进行模型训练，并获取每个样本的聚类标签。最后，打印出每个样本的聚类标签。

请注意，上述代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行预处理、选择合适的聚类簇数、评估聚类结果等。