用k均值算法鸢尾花python

以下是使用K均值算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 初始化KMeans算法模型，聚成3类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 绘制聚类结果图像
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

在上述代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，然后使用KMeans算法将数据集划分为3个簇。最后，我们使用matplotlib库绘制了聚类结果的散点图。图中每个点的颜色表示该点所属的簇。

相关问题

k均值聚类python源码 鸢尾花

k均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。下面是一个使用Python实现k均值聚类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 创建KMeans对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 打印聚类结果
for i in range(len(X)):
    print("样本点 ", X[i], " 属于簇 ", labels[i])

# 打印聚类中心点
print("聚类中心点：")
for centroid in centroids:
    print(centroid)

上述代码使用了`sklearn`库中的`KMeans`类来实现k均值聚类。首先，我们加载了鸢尾花数据集，并将其存储在变量`X`中。然后，我们创建了一个`KMeans`对象，并指定了要划分的簇数为3。接下来，我们使用`fit`方法对数据进行聚类，并通过`labels_`属性获取每个样本点所属的簇标签。最后，我们打印了每个样本点的簇标签和聚类中心点。

使用k均值聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类。

好的，下面是使用k均值聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类的Python代码：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 设置k值，这里设置为3
k = 3

# 创建k均值模型并进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)

# 输出每个样本所属的簇
labels = kmeans.labels_
print(labels)

# 绘制聚类结果
colors = ['red', 'blue', 'green']
for i in range(len(X)):
    plt.scatter(X[i, 0], X[i, 1], color=colors[labels[i]])
plt.show()

这段代码首先加载了鸢尾花数据集，然后设置k值为3，创建k均值模型并进行训练。最后输出每个样本所属的簇，并绘制聚类结果。