python机器学习————使用sklearn实现Iris数据集KMeans聚类_sklearn iris

首先我们对Iris数据集（鸢尾花数据集）进行简单介绍：

• 它分为三个类别，即Iris setosa（山鸢尾）、Iris versicolor（变色鸢尾）和Iris virginica（弗吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。
• 数据集定义了五个属性：sepal length（花萼长）、sepal width（花萼宽）、petal length（花瓣长）、petal width（花瓣宽）、class（类别）。
• 最后一个属性一般作为类别属性，其余属性为数值，单位为厘米。

鸢尾花数据集在sklearn中有保存，我们可以直接使用库中的数据集，也可以在这个网站对鸢尾花进行下载。

1、首先导入相应的库和数据

from sklearn import datasets		# 存放鸢尾花数据
from sklearn.cluster import KMeans	# 机器学习模型
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

iris = datasets.load_iris()
iris_X = iris.data				# 花朵属性
iris_y = iris.target			# 花朵类别
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print(iris_X[:3])
# [[5.1 3.5 1.4 0.2]
#  [4.9 3.  1.4 0.2]
#  [4.7 3.2 1.3 0.2]
print(iris_y)
# [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#  2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#  2 2]
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我们可以看到，花朵属性总共为4列，分别对应sepal length（花萼长）、sepal width（花萼宽）、petal length（花瓣长）、petal width（花瓣宽），这里我们只取了3行出来；类别我们分为了3类，分别对应了0、1、2.

2、取部分特征作散点图

plt.scatter(iris_X[:50,2],iris_X[:50,3],label='setosa',marker='o')
plt.scatter(iris_X[50:100,
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