python鸢尾花数据集聚类分析

好的，针对您的问题，我可以给您提供以下步骤：

1. 导入数据集和必要的库
2. 数据预处理
3. 聚类分析
4. 可视化结果

下面是详细的步骤：

1. 导入数据集和必要的库

首先，我们需要导入数据集和必要的库。在这里，我们将使用sklearn库中的鸢尾花数据集。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

2. 数据预处理

接下来，我们需要对数据进行预处理。我们将使用pandas库将数据集转换为DataFrame对象，并删除不必要的列。

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df.head()

输出结果：

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
0                5.1               3.5                1.4               0.2
1                4.9               3.0                1.4               0.2
2                4.7               3.2                1.3               0.2
3                4.6               3.1                1.5               0.2
4                5.0               3.6                1.4               0.2

df.drop(['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)'], axis=1, inplace=True)
df.head()

输出结果：

   petal length (cm)  petal width (cm)
0                1.4               0.2
1                1.4               0.2
2                1.3               0.2
3                1.5               0.2
4                1.4               0.2

3. 聚类分析

现在，我们可以使用KMeans算法对数据进行聚类分析。在这里，我们将使用sklearn库中的KMeans算法。

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(df)

输出结果：

KMeans(n_clusters=3)

4. 可视化结果

最后，我们可以使用matplotlib库将聚类结果可视化。

plt.scatter(df['petal length (cm)'], df['petal width (cm)'], c=kmeans.labels_)
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Petal Width')
plt.title('K-Means Clustering Results')
plt.show()

输出结果：