通过spark完成上述过程

好的，下面我将为您介绍如何使用Spark完成上述过程。

首先，您需要导入必要的Spark库和数据集。假设您的数据集已经存储在HDFS上，您可以使用以下代码来读取数据：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("IrisClustering").getOrCreate()

iris_df = spark.read.csv("hdfs://<namenode>:<port>/path/to/iris.csv", header=True, inferSchema=True)

接下来，您可以使用Spark MLlib中的KMeans和GaussianMixture算法来构建聚类模型，并训练模型。以下是使用KMeans算法训练模型的示例代码：

from pyspark.ml.clustering import KMeans

kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
kmeans_model = kmeans.fit(iris_df)

以下是使用GaussianMixture算法训练模型的示例代码：

from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture

gmm = GaussianMixture(k=3, seed=1)
gmm_model = gmm.fit(iris_df)

在Spark中，您可以使用transform方法来添加聚类标签。以下是示例代码：

kmeans_labels = kmeans_model.transform(iris_df).select("prediction")
gmm_labels = gmm_model.transform(iris_df).select("prediction")

最后，您可以使用Spark SQL来查看聚类中心或混合成分参数，并分析并对比聚类效果。以下是查看KMeans聚类中心的示例代码：

kmeans_centers = kmeans_model.clusterCenters()
kmeans_centers_df = spark.createDataFrame(kmeans_centers, iris_df.columns)
kmeans_centers_df.show()

以下是查看GaussianMixture混合成分参数的示例代码：

gmm_parameters = gmm_model.gaussiansDF.select("mean", "cov", "weight")
gmm_parameters.show()

通过比较不同聚类算法的聚类效果和聚类中心或混合成分参数，您可以分析聚类结果是否反应真实所属。