weka 使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集进行聚类，将epsilon参数设置为0.2，minPoints参数设置为5，忽略class属性，求形成簇的个数

以下是使用Weka中的DBSCAN算法对鸢尾花数据集进行聚类的步骤：

1. 打开Weka软件，加载鸢尾花数据集（Iris.arff文件）。

2. 选择“聚类”算法，选择DBSCAN算法。

3. 在DBSCAN聚类的参数设置中，将epsilon参数设置为0.2，minPoints参数设置为5。

4. 在“预处理”选项卡中，取消勾选“class”属性，以忽略类别信息。

5. 点击“开始”按钮运行聚类算法，等待算法运行完成。

6. 在聚类结果中，可以看到形成的簇的个数。根据参数设置，由于epsilon参数设置为0.2，而数据集中的特征值范围在0到7之间，因此可以预计会形成多个小簇。具体形成的簇的个数会根据数据集的具体情况而有所不同。

注意：DBSCAN算法是一种密度聚类算法，其结果可能会受到参数选择和数据集特征等因素的影响，需要进行合理的调参和结果分析。