给定数据集：iris_2_3.txt，用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序，用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维（3维），再用k-mean聚2类，写出聚类中心坐标

好的，我来为您解答这个问题。

首先，您需要导入必要的库和数据集。以下是代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.utils import shuffle

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris_2_3.txt', header=None, delimiter=',')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 随机排列数据集顺序
X, y = shuffle(X, y)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
X = pca.fit_transform(X)

# KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)

运行上述代码后，您将会得到输出结果，即聚类中心坐标。

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（2）给定数据集：iris_2_3.txt，用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序，用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维（3维），再用k-mean聚2类，写出聚类中心坐标。

好的，我可以帮你回答这个问题。

首先，让我们导入必要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris_2_3.txt', header=None)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

接下来，我们使用 `random.shuffle()` 函数随机排列数据集顺序：

# 随机排列数据集
np.random.seed(42)
indices = np.random.permutation(len(X))
X = X[indices]
y = y[indices]

然后，我们使用 PCA 算法对随机排列的 iris_2_3.txt 数据进行降维（3维）：

# 使用PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X)

最后，我们使用 k-means 聚类算法对降维后的数据进行聚类，并输出聚类中心坐标：

# 使用k-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
kmeans.fit(X_pca)
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 输出聚类中心坐标
print('聚类中心坐标：')
for i in range(len(centroids)):
    print('聚类中心', i+1, ':', centroids[i])

这样，我们就完成了对 iris_2_3.txt 数据集的随机排列、PCA 降维和 k-means 聚类，并输出了聚类中心坐标。