k-means,iris数据集算法实现鸢尾花分类
时间: 2025-02-17 15:10:50 浏览: 49
### 实现K-Means算法对鸢尾花数据集进行分类
为了使用K-Means算法对鸢尾花数据集进行分类,在Python中可以采用`sklearn.cluster.KMeans`模块来完成这一过程。下面是一个完整的实现案例,其中包括加载数据、模型训练以及预测部分。
#### 导入必要的库并准备数据
首先需要导入所需的库,并准备好用于分析的数据集:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data # 特征变量
y = iris.target # 类别标签
# 数据标准化处理
scaler = StandardScaler().fit(X)
X_scaled = scaler.transform(X)
df_X = pd.DataFrame(X_scaled, columns=iris.feature_names)
```
这段代码完成了鸢尾花数据集的加载与特征缩放操作[^2]。
#### 构建和评估K-Means模型
接下来构建K-Means聚类器并对不同数量簇的情况下的轮廓系数(Silhouette Score)进行了计算,以此找到最优的簇数:
```python
for k in range(2, 10):
k_means_fit_k = KMeans(n_clusters=k, max_iter=300, n_init=10).fit(X_scaled)
score = silhouette_score(X_scaled, k_means_fit_k.labels_, metric='euclidean')
print(f'对于K值 {k} ,Silhouette分数: %.3f' % score)
```
此段脚本通过循环迭代不同的K值范围(从2到9),每次运行时都会创建一个新的K-Means实例,并打印对应的轮廓系数得分以帮助判断最佳集群数目[^1]。
#### 进行最终的K-Means聚类
一旦确定了合适的簇的数量之后就可以执行正式的K-Means聚类了:
```python
optimal_k = ... # 基于前面的结果选择最合适的K值
final_model = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42).fit(X_scaled)
predictions = final_model.predict(X_scaled)
```
这里假设已经根据之前的实验选择了最适合的K值作为参数传给`KMeans()`函数来进行最后一次拟合;随后利用`.predict()`方法得到每个样本所属类别标记。
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