分裂聚类函数实现鸢尾花数据集聚类并实现可视化

好的，我们可以使用分裂聚类算法（Bisecting K-Means）来实现鸢尾花数据集的聚类，并可视化聚类结果。首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data

然后，我们可以定义一个分裂聚类函数，该函数将输入数据集、聚类数和最大迭代次数，并返回一个包含每个样本所属聚类的标签的向量。

from sklearn.cluster import KMeans

def bisecting_kmeans(X, n_clusters, max_iter):
    # 初始化所有数据为同一个聚类
    labels = np.zeros(X.shape[0])
    # 对整个数据集进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=1)
    kmeans.fit(X)
    centroids = kmeans.cluster_centers_
    # 设置当前聚类数为1
    current_clusters = 1
    # 循环迭代，将数据集分裂为n_clusters个聚类
    while current_clusters < n_clusters:
        # 找到最大SSE的聚类进行分裂
        max_sse = -1
        max_cluster_index = -1
        for i in range(current_clusters):
            cluster_data = X[labels==i]
            # 对当前聚类进行K-Means聚类
            kmeans = KMeans(n_clusters=2, max_iter=max_iter)
            kmeans.fit(cluster_data)
            # 计算SSE（误差平方和）
            sse = np.sum(np.square(cluster_data-kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_]))
            # 记录最大SSE的聚类
            if sse > max_sse:
                max_sse = sse
                max_cluster_index = i
                max_cluster_labels = kmeans.labels_
                max_cluster_centroids = kmeans.cluster_centers_
        # 更新标签
        labels[labels==max_cluster_index] = max_cluster_labels + current_clusters
        # 更新质心
        centroids[max_cluster_index] = max_cluster_centroids[0]
        centroids = np.vstack([centroids, max_cluster_centroids[1]])
        current_clusters += 1
    return labels

接下来，我们可以使用该函数对鸢尾花数据集进行聚类，并将结果可视化。

# 将数据集聚类为3个类别
labels = bisecting_kmeans(X, 3, 100)

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Iris Clustering with Bisecting K-Means')
plt.show()

这将生成一个散点图，其中每个点的颜色表示其所属的聚类标签。


这就是使用分裂聚类函数实现鸢尾花数据集聚类并可视化的过程。希望这可以帮助你解决问题。