编程实现K-means聚类算法对iris鸢尾花数据集的聚类工作

好的，我可以为您提供一个Python实现K-means聚类算法对iris鸢尾花数据集的聚类的示例代码。请注意，下面这段代码需要使用`sklearn`库。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用K-means聚类算法对数据进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

以上代码中，`load_iris()`函数用于加载iris数据集，`X`保存了数据集中的数据。然后，使用`KMeans`类对`X`进行聚类，其中`n_clusters`参数指定了聚类的簇数，`random_state`参数指定了随机种子，以保证结果可重现。最后，`kmeans.labels_`保存了聚类结果，其中每个元素表示对应数据点所属的簇。在本例中，由于iris数据集已知有3个类别，因此将`n_clusters`设置为3。

希望这段代码能够对您有所帮助！