IRIS通过kmeans聚类后比较真值与聚类数据，通过python作图

好的，以下是一个示例代码，可以通过KMeans对IRIS数据集进行聚类，并作图进行比较：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA

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

# 对IRIS数据集进行KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 绘制真值散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.title("Ground Truth")
plt.show()

# 绘制KMeans聚类结果散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.title("KMeans Clustering")
plt.show()

运行这段代码后，会先绘制出真值散点图，然后绘制出KMeans聚类结果散点图，可以通过比较这两张图来了解聚类效果。

相关问题

iris通过kmeans聚类后比较真值与聚类数据

在使用kmeans进行聚类后，可以通过各种指标来比较聚类结果与真值。以下是一些常见的指标：

1. 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：该指标用于衡量聚类结果的紧密度和分离度，取值范围为[-1, 1]，越接近1表示聚类结果越好。

2. 调整兰德指数（Adjusted Rand Index）：该指标衡量聚类结果与真值之间的相似度，取值范围为[0, 1]，越接近1表示聚类结果越好。

3. 调整互信息（Adjusted Mutual Information）：该指标也用于衡量聚类结果与真值之间的相似度，取值范围为[0, 1]，越接近1表示聚类结果越好。

4. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：该指标可以用来计算聚类结果的准确率、召回率、F1得分等指标。

在比较聚类结果与真值时，需要先确定真值标签的数量，然后将聚类结果与真值进行对比。可以根据以上指标来评估聚类结果的质量，并选择最优的聚类结果。

使用sklearn.cluster.KMeans对鸢尾花数据进行聚类。 （1）正确导入模块 （2）正确调用鸢尾花iris数据集 （3）保留原有标签 （4）设置簇的数目为3 （5）模型训练 （6）预测结果 （7）将预测值与标签真值进行对比

下面是使用sklearn.cluster.KMeans对鸢尾花数据进行聚类的Python代码：

# 导入模块
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 调用鸢尾花iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 保留原有标签
y_true = iris.target

# 设置簇的数目为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 模型训练
kmeans.fit(X)

# 预测结果
y_pred = kmeans.predict(X)

# 将预测值与标签真值进行对比
print("True labels:")
print(y_true)

print("Predicted labels:")
print(y_pred)

输出结果如下：

True labels:
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]

Predicted labels:
[1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 0 2 2 2 2 0 2 2 2 0 2 0 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 2 0 2 0 2 2 0 2 0 0 0 2 2 0 2 2 0 2 2 2 0 2
 2 0]

可以看到，KMeans聚类算法将鸢尾花数据集分成了3个簇，并将每个样本分配到了对应的簇中。但是，由于KMeans是无监督的算法，所以预测值与真实标签并不完全一致。