k均值聚类算法python iris
时间: 2023-10-16 16:33:02 浏览: 53
下面是使用k-means聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 训练模型并进行聚类
kmeans.fit(iris.data)
# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)
```
在上面的代码中,我们首先使用`load_iris`函数加载鸢尾花数据集,然后创建了一个`KMeans`对象,并指定聚类数为3。接着,我们使用`fit`方法对数据进行聚类,并通过`labels_`属性获取聚类结果。
注意:为了方便可视化,这里只使用了数据集的特征进行聚类,实际上鸢尾花数据集还包含了标签信息。如果需要进行有监督学习,可以使用`iris.target`作为标签。
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k均值聚类python源码 鸢尾花
k均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个不同的簇。下面是一个使用Python实现k均值聚类的示例代码:
```python
import numpy as np
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对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 打印聚类结果
for i in range(len(X)):
print("样本点 ", X[i], " 属于簇 ", labels[i])
# 打印聚类中心点
print("聚类中心点:")
for centroid in centroids:
print(centroid)
```
上述代码使用了`sklearn`库中的`KMeans`类来实现k均值聚类。首先,我们加载了鸢尾花数据集,并将其存储在变量`X`中。然后,我们创建了一个`KMeans`对象,并指定了要划分的簇数为3。接下来,我们使用`fit`方法对数据进行聚类,并通过`labels_`属性获取每个样本点所属的簇标签。最后,我们打印了每个样本点的簇标签和聚类中心点。
使用k均值聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类。
好的,下面是使用k均值聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 设置k值,这里设置为3
k = 3
# 创建k均值模型并进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
# 输出每个样本所属的簇
labels = kmeans.labels_
print(labels)
# 绘制聚类结果
colors = ['red', 'blue', 'green']
for i in range(len(X)):
plt.scatter(X[i, 0], X[i, 1], color=colors[labels[i]])
plt.show()
```
这段代码首先加载了鸢尾花数据集,然后设置k值为3,创建k均值模型并进行训练。最后输出每个样本所属的簇,并绘制聚类结果。