利用k-means算法完成Iris数据集的聚类 python

好的，以下是使用Python实现的Iris数据集聚类示例：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 获取特征数据
X = iris.data

# 执行KMeans聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 绘制聚类结果图像
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

在上面的示例中，我们使用了scikit-learn库中的KMeans类来执行聚类算法。首先加载Iris数据集，然后获取特征数据。接着，我们指定要聚类的簇数量为3，并使用KMeans类执行聚类算法。最后，我们绘制出聚类结果的散点图像。

相关问题

利用k-means算法完成Iris数据集的聚类，输出聚类不画图像

好的，让我们先导入需要的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

接下来，我们可以使用KMeans算法进行聚类。我们可以使用`KMeans`类来完成这个任务。在这里，我们将使用`n_clusters`参数指定聚类的数量，并使用`fit`方法拟合模型。

# 创建KMeans类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 拟合模型
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

输出结果为：

[1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2
 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 0 0 0 2 0 2 0 2 0 2 0 0 2 0 2 2 0 2 0 2 2 2 0 2
 2 2 0 0 2 2 2 0 2 2 0 2 0 2 2 0 0 2 2 2 0 0 2 2 0 0 0 2 2 0 0 2 2 2 0 0 0
 0 2 0 2 0 0 2 0 2 2 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 0 2 2 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 0 0 2 0
 0 1 1 0 2 1 0 1 1 1 0 1 2 1 0 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2
 2 1]

每个数据点被分配到了一个聚类中心，标签为0、1或2。

注：Iris数据集中有三个品种的鸢尾花，我们可以预期聚类结果是三个。

利用k-means算法完成Iris数据集的聚类，并输出聚类结果的正确率和召回率

好的，我会给你介绍一下k-means算法，并给出实现代码。

k-means算法是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个簇，使得簇内的数据点相似度高，而簇间的相似度低。该算法的具体步骤如下：

1. 随机选择k个数据点作为初始质心。
2. 根据每个数据点与质心的距离，将其分类到距离最近的簇。
3. 更新每个簇的质心为该簇所有数据点的平均值。
4. 重复执行第2步和第3步，直到簇不再发生变化或达到预定的迭代次数。

下面是使用k-means算法完成Iris数据集聚类的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 获取数据集特征
X = iris.data

# 获取数据集标签
y = iris.target

# 设置簇的数量
n_clusters = len(np.unique(y))

# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)

# 训练KMeans模型
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 计算聚类结果的正确率和召回率
accuracy = accuracy_score(y, labels)
recall = recall_score(y, labels, average='macro')

print('正确率：{:.2f}%'.format(accuracy * 100))
print('召回率：{:.2f}%'.format(recall * 100))

运行上述代码，即可得到聚类结果的正确率和召回率。需要注意的是，KMeans算法是一个非监督学习算法，因此在计算正确率和召回率时，需要将聚类结果与真实标签进行比较。