matlab 鸢尾花 数据聚类 K-means算法，要求标出质心

以下是使用K-means算法对鸢尾花数据进行聚类并标出质心的MATLAB代码示例：

% 加载鸢尾花数据
load iris;

% 设置聚类数量
k = 3;

% 使用K-means算法进行聚类
[idx, C] = kmeans(meas, k);

% 绘制聚类结果
gscatter(meas(:,1), meas(:,2), idx);

% 标出质心
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');

这段代码会将鸢尾花数据分为3个簇，并绘制出数据点及其所属簇的散点图。同时，通过`kmeans`函数返回的`C`变量即为各簇的质心坐标，我们可以通过`plot`函数在图上标出这些质心。

相关问题

对鸢尾花数据进行K-means算法聚类。

好的，首先需要导入相关的库和鸢尾花数据集：

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

iris = load_iris()
X = iris.data

然后我们可以使用KMeans函数进行聚类。我们可以通过设置n_clusters参数来指定聚类的数量，这里我们将其设置为3，因为鸢尾花数据集中有3种不同的鸢尾花：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

最后我们可以打印出每个聚类的中心点：

print(kmeans.cluster_centers_)

完整代码如下：

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

iris = load_iris()
X = iris.data

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

print(kmeans.cluster_centers_)

输出结果为：

[[5.9016129  2.7483871  4.39354839 1.43387097]
 [5.006      3.418      1.464      0.244     ]
 [6.85       3.07368421 5.74210526 2.07105263]]

这表示我们得到了3个聚类，每个聚类的中心点分别为[5.901, 2.748, 4.394, 1.434]、[5.006, 3.418, 1.464, 0.244]和[6.850, 3.074, 5.742, 2.071]。

对鸢尾花数据进行K-means算法聚类。并画出散点图

好的，我可以用Python来实现。首先需要导入必要的库，包括`numpy`、`pandas`、`sklearn`和`matplotlib`。以下是完整代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入数据
data = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data", header=None)

# 将数据转换为numpy数组
X = np.array(data.iloc[:, :-1])

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

# 聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_

# 绘制散点图
plt.scatter(X[labels == 0][:, 0], X[labels == 0][:, 1], color='red', label='Cluster 1')
plt.scatter(X[labels == 1][:, 0], X[labels == 1][:, 1], color='blue', label='Cluster 2')
plt.scatter(X[labels == 2][:, 0], X[labels == 2][:, 1], color='green', label='Cluster 3')
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], color='black', marker='*', label='Centroids')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.legend()
plt.show()

代码解释：

1. 首先导入必要的库，包括`numpy`、`pandas`、`sklearn`和`matplotlib`。

2. 读入鸢尾花数据，将数据转换为numpy数组。

3. 调用`KMeans`函数，将数据分为三类，并训练模型。

4. 获取聚类结果和聚类中心。

5. 绘制散点图，其中不同类别的数据用不同颜色表示，聚类中心用黑色星号表示。

运行代码后，会出现一个散点图窗口，如下图所示：