对鸢尾花数据集使用K均值聚类算法，1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。

好的，我会尽力回答你的问题。

1）对鸢尾花数据集使用K均值聚类算法的结果应该是将数据集分成K个簇，并且每个簇内部的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。可以通过观察聚类结果的簇间距离和簇内距离来判断聚类的效果是否符合预期。

2）利用SSE标准可以确定K值。SSE（Sum of Squared Errors）是指所有数据点到其所属簇中心点的距离平方和。当K值增加时，SSE一般会逐渐减小，但是如果K值过大，聚类效果会变得不明显，SSE的下降幅度也会减小。因此，可以通过绘制不同K值下的SSE曲线，选择SSE急剧下降的K值作为最终聚类的K值。

3）自行调参可以通过调整K值、距离度量方式、初始化方式等来观察对聚类结果的影响。例如，可以尝试使用不同的距离度量方式（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来计算数据点之间的距离，或者尝试使用不同的初始化方式（如随机初始化、K-Means++等）来初始化聚类中心。