bisecting kmeans对鸢尾花数据集聚类并可视化
时间: 2023-12-23 11:05:02 浏览: 37
好的,我可以给你演示如何使用Bisecting KMeans对鸢尾花数据集进行聚类并可视化。
首先,我们需要导入所需的库和数据集:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们可以使用Bisecting KMeans对数据进行聚类:
```python
from sklearn.cluster import BisectingKMeans
# 将数据分为3个簇
bkmeans = BisectingKMeans(n_clusters=3, random_state=42)
bkmeans.fit(X)
y_pred = bkmeans.predict(X)
```
最后,我们可以将聚类结果可视化:
```python
colors = np.array(['red', 'green', 'blue'])
# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=colors[y_pred])
plt.title('Bisecting KMeans Clustering')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.show()
```
输出的可视化结果将是一个散点图,其中不同的颜色代表不同的簇。这是一个简单的示例,你可以根据需要进行修改和调整。