利用sklearn.datasets中鸢尾花数据集load_iris，获取鸢尾花数据样本，其中包括150条数据样本，四个花朵属性：花瓣长、宽、萼片长、宽。利用萼片尺寸分别对数据集进行Kmeans聚类划分，并以可视化散点图对聚类结果进行表达

好的，我来给您演示一下。

首先，我们需要导入必要的库：sklearn.datasets用于加载鸢尾花数据集，sklearn.cluster用于Kmeans聚类，matplotlib用于可视化散点图。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以加载鸢尾花数据集并查看它的基本信息：

iris = load_iris()
print(iris.data.shape)  # (150, 4)
print(iris.feature_names)  # ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

接下来，我们可以将数据集按照萼片长度进行Kmeans聚类：

X = iris.data[:, :2]  # 取萼片长度和宽度两个特征
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
y_pred = kmeans.predict(X)

在这里，我们将数据集的前两个特征（即萼片长度和宽度）作为聚类的依据，设置聚类数为3。

最后，我们可以利用可视化散点图对聚类结果进行表达：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset')
plt.xlabel('Sepal Length (cm)')
plt.ylabel('Sepal Width (cm)')
plt.show()

运行上述代码，我们就可以得到鸢尾花数据集按照萼片长度进行Kmeans聚类的可视化结果了。其中，不同颜色的点表示不同的聚类簇。