红花石蒜聚类教程

在这个教程中，我们将学习如何使用数据科学技术来聚类著名的 Iris 数据集。我们将使用 Python 和一些常用的数据科学库，如 scikit-learn 和 matplotlib。

背景信息

Iris 数据集是数据科学中非常著名的示例数据集，它包含了三种不同品种的 Iris 花的一些测量数据。这个数据集经常用于展示聚类、分类和回归算法。

数据导入：首先，我们需要导入 Iris 数据集。
```
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
```

数据探索：接下来，我们可以使用 pandas 库来探索数据。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

聚类算法：我们将使用 K-Means 算法来进行聚类。

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(df)

结果可视化：最后，我们可以使用 matplotlib 来可视化聚类结果。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df.iloc[:, 2], df.iloc[:, 3], c=kmeans.labels_)

如果你对聚类算法有更深入的兴趣，可以阅读 K-Means 算法详解。