自编码实现 Kmeans 聚类 步骤 读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集 按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（取 K=2）（注意： 不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似的类和函数），并输出聚类 结果（各样本的所属簇编号，以及各簇的聚类中心向量）

好的，我可以帮您解答这个问题。

首先，让我们来看一下 Kmeans 聚类算法的步骤：

1. 随机选择 K 个初始聚类中心点
2. 对于每个样本，计算其与每个聚类中心的欧式距离，将其归到距离最近的聚类中心所在的簇中
3. 重新计算每个簇的聚类中心
4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数

现在，我们可以开始实现自编码 Kmeans 聚类算法了。首先，我们需要读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集，这里假设数据集已经保存在名为“iris.csv”的文件中。我们可以使用 Python 的 Pandas 库来读取数据集，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

接下来，我们需要实现 Kmeans 聚类算法。首先，我们需要随机选择 K 个初始聚类中心点。为了方便起见，我们可以从数据集中随机选择 K 个样本作为初始聚类中心点，代码如下：

import random

# 定义 K 值
K = 2

# 随机选择 K 个初始聚类中心点
centers = data.sample(n=K, random_state=1)

然后，我们可以开始进行迭代聚类了。我们可以使用一个 while 循环来实现迭代聚类，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。在每次迭代中，我们需要计算每个样本与每个聚类中心的欧式距离，并将其归到距离最近的聚类中心所在的簇中。然后，重新计算每个簇的聚类中心。代码如下：

# 定义最大迭代次数和迭代计数器
max_iter = 100
iter_count = 0

# 初始化聚类结果和聚类中心
labels = [0] * len(data)
new_centers = pd.DataFrame(columns=data.columns)

# 开始迭代聚类
while iter_count < max_iter:
    # 计算每个样本与每个聚类中心的欧式距离
    distances = pd.DataFrame(columns=['distance'])
    for i in range(K):
        diff = data - centers.iloc[i]
        dist = (diff ** 2).sum(axis=1)
        distances = pd.concat([distances, dist], axis=1)
        
    # 将每个样本归到距离最近的聚类中心所在的簇中
    new_labels = distances.idxmin(axis=1)
    
    # 判断聚类中心是否发生变化，如果没有变化则退出迭代
    if new_labels.equals(labels):
        break
    
    # 更新聚类结果和聚类中心
    labels = new_labels
    new_centers = data.groupby(labels).mean()
    
    # 判断聚类中心是否发生变化，如果没有变化则退出迭代
    if new_centers.equals(centers):
        break
    
    centers = new_centers
    iter_count += 1

最后，我们可以输出聚类结果（各样本的所属簇编号，以及各簇的聚类中心向量）。代码如下：

# 输出聚类结果
print(labels)

# 输出聚类中心
print(centers)

完整代码如下：