python kmeans 鸢尾花 实例

下面是使用Python实现K-Means算法对鸢尾花数据集进行聚类的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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
y = iris.target

# 使用K-Means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

运行该代码，即可得到鸢尾花数据集的聚类结果。

注：本示例中仅使用了鸢尾花数据集中的两个特征（Sepal length和Sepal width），以方便可视化。在实际应用中，可以根据需要选择更多的特征。

相关问题

kmeans鸢尾花分类python

你可以使用scikit-learn库中的KMeans算法来对鸢尾花数据集进行分类。下面是一个使用Python代码的示例：

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

# 创建KMeans模型并指定类别数为3（因为鸢尾花数据集有3个类别）
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果，即每个样本所属的类别标签
labels = kmeans.labels_
print(labels)

在上述代码中，我们首先导入了`KMeans`类和`load_iris`函数。然后，我们加载了鸢尾花数据集，并将其存储在变量`X`中。

接下来，我们创建了一个KMeans模型，并将类别数设置为3，这是因为鸢尾花数据集有3个类别。

然后，我们使用`fit`方法对数据进行聚类。聚类结果保存在`labels`变量中，其中每个样本都被分配到一个类别标签。

最后，我们打印出聚类结果。

希望这可以帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。

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。