请注意,这个可视化只显示了花瓣长度和花瓣宽度的维度,对于全面的数据集分析,可能需要更复杂的可视化技术或维度降低方法。 通过上述步骤,我们可以对鸢尾花数据集进行KMeans聚类分析,并通过Adjusted Rand Index评估聚类效果,同时以可视化的方式展示聚类结果。
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Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之...