使用k均值聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类代码及结果截图

下面是使用Python中的Scikit-learn库来进行鸢尾花数据集的k均值聚类的示例代码：

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

# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用k均值聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果和聚类中心
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', c='red', s=200)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('K-means Clustering of Iris Dataset')
plt.show()

运行以上代码，将得到一个散点图，显示了鸢尾花数据集的聚类结果。每个点的颜色代表其所属的聚类簇，红色的星标表示聚类中心。

结果截图：（请注意，由于每次运行聚类算法的初始化不同，因此结果可能会有所不同）


图中展示了鸢尾花数据集的两个特征（花萼长度和花萼宽度）的聚类结果，共分为三类。聚类中心用红色的星标表示，可以看到数据点在不同的聚类簇中被正确地分配了。