机器学习实验 选择一种聚类算法对鸢尾花做聚类

好的，你的问题是关于机器学习实验中对鸢尾花数据集应用聚类算法的选择。这里提供一个K-Means聚类算法的实现，供参考。

K-Means聚类算法是一种常用的基于距离的聚类算法，它通过将数据集分成 K 个簇来实现聚类。它的基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始聚类中心，然后将每个样本点分配到最近的聚类中心所在的簇中，接着重新计算每个簇的中心点，不断迭代直到收敛。

以下是一个基于Python的K-Means聚类算法实现：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
 
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
 
# KMeans聚类
k = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_
 
# 聚类结果可视化
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
fig = plt.figure(1, figsize=(8, 7))
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, 0.95, 1], elev=48, azim=134)
ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2], c=labels.astype(np.float), edgecolor="k")
ax.set_xlabel("Petal width")
ax.set_ylabel("Sepal length")
ax.set_zlabel("Petal length")
plt.title("KMeans clustering on Iris dataset (k=3)")
plt.show()

在上述代码中，我们使用sklearn库中的KMeans实现聚类，将iris数据集分成了3个簇。最后通过可视化将聚类结果展示出来。

希望这个实现对你有所帮助。