DIANA鸢尾花数据集聚类

鸢尾花数据集是一个非常经典的数据集，它包含了三个不同种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour 和 Virginica）的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）的测量值。聚类是一种无监督学习方法，可以将数据点划分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异较大。因此，我们可以使用聚类方法对鸢尾花数据集进行分组，以便更好地理解和分析数据。常用的聚类方法包括 K-Means、层次聚类、DBSCAN 等。在进行聚类之前，我们通常需要对数据进行预处理和特征选择，以便更好地展现数据的特征和结构。