换个代码绘制代码R自带的数据集iris 列出了3个物种(specie) 的萼片长(sepal.lngth)、曹片宽(spal. width)、花瓣长(ptal.length).花瓣宽(petalwidth) 4个变量的各50个样本数据聚类图

好的，你可以使用下面的代码来绘制iris数据集的聚类图：

# 加载必要的包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(cluster)

# 加载iris数据集
data(iris)

# 选择特定的变量和物种
iris_subset <- iris %>%
  filter(Species %in% c("setosa", "versicolor", "virginica")) %>%
  select(Species, Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width)

# 对数据进行聚类
iris_cluster <- iris_subset %>%
  select(-Species) %>%
  scale() %>%
  dist() %>%
  hclust()

# 绘制聚类图
ggplot(iris_subset, aes(x = Species, y = Petal.Length, color = as.factor(iris_cluster$clusters))) +
  geom_point(size = 3) +
  scale_color_manual(values = c("red", "blue", "green")) +
  labs(title = "Iris Clustering", x = "Species", y = "Petal Length") +
  theme_minimal()

这个代码首先加载了必要的包，然后从iris数据集中选择了特定的变量和物种。接下来，对数据进行了聚类，然后绘制了聚类图。聚类图上的颜色表示聚类结果，可以使用 `scale_color_manual` 函数来自定义颜色。最后，添加标题、轴标签和主题等，使图表更加美观易懂。