机器学习代码实战——KMeans(聚类)

文章目录1.实验目的2.导入必要模块3.用pandas处理数据4.拟合+预测5.把预测结果合并到DF6.可视化聚类效果7.比较不同的簇数的均方误差8.对数据归一化处理 1.实验目的 1.使用sklearn库中的鸢尾花数据集,并尝试使用花瓣的宽度和长度特征来形成簇。 2. 为简单起见,删除其他两个特征。 3. 找出是否有任何预处理(例如缩放)可以帮助解决问题,绘制肘部曲线,从中得出k的最佳值 2.导入必要模块 from sklearn.cluster import KMeans #从sklearn导入KMeans算法 import pandas as pd from sklearn.pr