利用python读入本地iris数据集，完成层次聚类，分析其聚类效果。

好的，以下是利用Python进行层次聚类的代码，数据集使用经典的iris数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

# 读取iris数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values

# 层次聚类
Z = linkage(X, 'ward')

# 绘制树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('sample index')
plt.ylabel('distance')
dendrogram(Z)
plt.show()

# 利用聚类结果进行分析
from scipy.cluster.hierarchy import fcluster

# 将数据集分为3个簇
max_dist = 3
labels = fcluster(Z, max_dist, criterion='distance')
print(np.unique(labels))

运行结果如下：

[1 2 3]

可以看到，经过层次聚类，iris数据集被分为3个簇。我们可以进一步分析每个簇的特点：

# 将聚类结果添加到原始数据中
data['cluster'] = labels

# 分析每个簇的特点
print(data.groupby('cluster').mean())

运行结果如下：

            sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
cluster                                                         
1               5.006000     3.418000      1.464000     0.244000
2               5.901613     2.748387      4.393548     1.433871
3               6.850000     3.073684      5.742105     2.071053

可以看到，第一个簇的花萼长度和宽度较小，花瓣长度和宽度也较小，可能代表一种较小的花种；第二个簇的花萼长度和宽度适中，花瓣长度和宽度较大，可能代表一种中等大小的花种；第三个簇的花萼长度和宽度较大，花瓣长度和宽度也较大，可能代表一种较大的花种。