自编码实现 Kmeans 聚类 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）的代码

好的，下面是Python代码实现Kmeans聚类自编码，使用PCA降维后的二维鸢尾花数据集，取K=2进行聚类处理：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA

# 读入鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris_pca.txt', delimiter=',')
# 取前两列数据作为特征
X = data[:, :2]

# 使用Kmeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 构建自编码器
input_dim = X.shape[1]
encoding_dim = 1
hidden_dim = 2

input_data = Input(shape=(input_dim,))
hidden_layer = Dense(hidden_dim, activation='relu')(input_data)
encoding_layer = Dense(encoding_dim, activation='relu')(hidden_layer)
decoding_layer = Dense(hidden_dim, activation='relu')(encoding_layer)
output_data = Dense(input_dim, activation='linear')(decoding_layer)

autoencoder = Model(inputs=input_data, outputs=output_data)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 使用聚类中心初始化编码器权重
autoencoder.layers[1].set_weights([kmeans.cluster_centers_.T])

# 训练自编码器
autoencoder.fit(X, X, epochs=100)

# 得到编码器的输出
encoder = Model(inputs=input_data, outputs=encoding_layer)
encoded_X = encoder.predict(X)

# 对于每个样本，将其通过编码器得到的低维表示与K个聚类中心计算距离，将其归为距离最近的簇
new_labels = []
for i in range(X.shape[0]):
    dist = [np.linalg.norm(encoded_X[i] - kmeans.cluster_centers_[j]) for j in range(kmeans.n_clusters)]
    new_labels.append(np.argmin(dist))

# 可视化聚类结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=new_labels, cmap='viridis')
plt.xlabel('PCA component 1')
plt.ylabel('PCA component 2')
plt.show()

需要注意的是，上述代码中使用了Keras库构建自编码器，需要先安装Keras库。另外，PCA降维的代码未提供，需要先进行PCA降维处理，将数据降维为二维。