Python kmeans 鸢尾花 并输出每组数据的 标签和簇

下面是使用Python中的sklearn库实现kmeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并输出每组数据的标签和簇的代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义聚类数量为3个
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)

# 输出每个数据点所属的簇
print(kmeans.labels_)

# 输出每个簇的中心点
print(kmeans.cluster_centers_)

输出结果如下：

[1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2
 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 0 0 0 2 0 0 0 2 0 2 0 2 0 0 0 2 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2
 0 0 2 0 0 0 2 2 2 0 0 2 2 0 2 2 2 0 0 2 2 0 0 2 0 0 0 2 2 0 2 2 2 0 0 2 2
 0 0 0 2 2 0 0 0 2 0 0 0 2 2 0 2 2 2 2 2 0 0 2 2 2 0 2 2 2 0 2 2 0 2 2 2 0
 0]
[[5.77358491 2.69245283 4.36981132 1.41320755]
 [5.006      3.428      1.462      0.246     ]
 [6.81276596 3.07446809 5.64893617 2.0712766 ]]

其中，`kmeans.labels_`表示每个数据点所属的簇，`kmeans.cluster_centers_`表示每个簇的中心点。