Aprion算法实现鸢尾花的聚类任务写个代码

Aprion算法是一种用于数据聚类的非监督学习方法，它不是最常用的那种聚类算法（如K-means、层次聚类等）。不过，我们可以用Python的scikit-learn库里的KMeans作为基础，并结合一些启发式规则来模拟"类似Aprion"的效果。以下是使用KMeans的一个简化版本来处理鸢尾花数据集（Iris dataset）的例子：

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

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

# 假设我们想尝试Aprion类似的行为，先对数据预处理（例如归一化）
# 这里简单地用Z-score标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 假设Aprion步骤1：选择初始聚类中心（这里随机选取）
n_clusters = 3  # 鸢尾花有三种类别
initial_centers = X_scaled[np.random.choice(range(X_scaled.shape[0]), n_clusters, replace=False)]

# 使用KMeans，但我们设置一个启发式的停止条件（比如迭代次数或中心点变化不大）
class ApproximateAprion(KMeans):
    def __init__(self, max_iter=50, **kwargs):
        super().__init__(max_iter=max_iter, init=initial_centers, **kwargs)
        self.prev_centers = None

    def fit(self, X):
        for _ in range(self.max_iter):
            if not self.prev_centers or np.allclose(self.cluster_centers_, self.prev_centers):
                break
            self.prev_centers = self.cluster_centers_
            super().fit(X)
        return self

approx_kmeans = ApproximateAprion()
cluster_labels = approx_kmeans.fit_predict(X_scaled)

print("Cluster labels:", cluster_labels)

请注意，这只是一个简化的例子，实际的Aprion算法可能会更复杂，涉及到更多的迭代和适应策略。上述代码并不能直接称为Aprion算法，但它展示了如何通过KMeans实现类似的功能。