利用k-means算法完成Iris数据集的聚类，并输出聚类结果的正确率和召回率，并写出代码...

好的，我可以帮你解答这个问题。首先，我们需要导入Iris数据集并对其进行聚类。代码如下：

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

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

这里我们设定聚类数量为3，然后使用KMeans算法对数据进行聚类，得到每个样本所属的类别。

接下来，我们需要计算聚类结果的正确率和召回率。由于Iris数据集已经有了真实的标签，我们可以将聚类结果与真实标签进行比较，来计算正确率和召回率。代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 计算混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y, labels)

# 计算正确率和召回率
accuracy = sum([max(confusion[i,:]) for i in range(3)]) / sum(sum(confusion))
recall = sum([confusion[i,i] for i in range(3)]) / sum(sum(confusion))

这里我们使用sklearn库中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵，然后根据混淆矩阵来计算正确率和召回率。

最终，我们可以输出正确率和召回率的结果：

print("Accuracy:", accuracy)
print("Recall:", recall)

完整代码如下：

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

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 计算混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y, labels)

# 计算正确率和召回率
accuracy = sum([max(confusion[i,:]) for i in range(3)]) / sum(sum(confusion))
recall = sum([confusion[i,i] for i in range(3)]) / sum(sum(confusion))

print("Accuracy:", accuracy)
print("Recall:", recall)

希望这个代码可以帮助到你！