python实现鸢尾花三种聚类算法（实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan））
主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家
的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
一一.分散性聚类分散性聚类(kmeans)
算法流程:
1.选择聚类的个数k.
2.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。
3.对每个点确定其聚类中心点。
4.再计算其聚类新中心。
5.重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。
优点：
1.是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速
2.对处理大数据集，该算法保持可伸缩性和高效率
3.当结果簇是密集的，它的效果较好
缺点
1.在簇的平均值可被定义的情况下才能使用，可能不适用于某些应用
2.必须事先给出k（要生成的簇的数目），而且对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同结果。
3.不适合于发现非凸形状的簇或者大小差别很大的簇
4.对躁声和孤立点数据敏感
这里为了看鸢尾花的三种聚类算法的直观区别，所以不用具体算法实现，只需要调用相应函数即可。
程序如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :4] # #表示我们取特征空间中的4个维度
print(X.shape)
# 绘制数据分布图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend(loc=2)
plt.show()
estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器
estimator.fit(X) # 聚类
label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签
# 绘制k-means结果
x0 = X[label_pred == 0]
x1 = X[label_pred == 1]
x2 = X[label_pred == 2]
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')
plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend(loc=2)
plt.show()
运行结果：
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