1. 编程实现K-means聚类算法对iris鸢尾花数据集的聚类工作；分析聚类划分k值的选取，以及目标函数的评价准则；

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K-means聚类算法是一种比较常用的聚类算法，可以将数据分成K个簇。下面是实现K-means聚类算法对iris鸢尾花数据集的聚类的步骤：

1. 读入数据集：使用python中的pandas库，可以方便地读入iris鸢尾花数据集。

2. 随机初始化聚类中心：从数据集中随机选取K个样本作为聚类中心。

3. 计算每个样本到聚类中心的距离，并将样本划分到距离最近的簇中。

4. 更新聚类中心：对于每个簇，重新计算其平均值，并将其作为新的聚类中心。

5. 重复步骤3和4，直到聚类中心不再发生改变或达到最大迭代次数。

在K-means算法中，k值是需要手动指定的。通常采用肘部法则来确定合适的k值。

肘部法则是通过绘制k值与目标函数（SSE）之间的关系图，找到图像出现拐点的位置，该位置对应的k值即为最佳的聚类数。

目标函数SSE（Sum of Squared Errors）是指每个数据点到其对应聚类中心的距离平方和。SSE越小，说明聚类效果越好。

在实际应用中，也可以采用其他评价准则，如轮廓系数、DB指数等来确定聚类数k的值。