kmeans聚类算法python实现 鸾尾花

K-means聚类算法的python实现可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现。在使用之前，需要先安装sklearn和iris扩展包。下面是一个示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
X = load_iris().data

# 创建KMeans对象，并指定聚类数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 执行聚类
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
print(labels)

上述代码首先导入了需要的库，然后加载了鸢尾花数据集。接下来，创建了一个KMeans对象，并通过指定`n_clusters`参数为3来确定聚类数目。最后，使用`fit`方法执行聚类，并使用`labels_`属性获取聚类结果。