Python多次迭代聚类实现指南

多次迭代的聚类在数据分析中扮演着重要角色，有助于更精准地理解数据集。本指南将详细介绍如何使用Python实现聚类的多次迭代过程。首先，我们需引入必要的Python库，包括numpy、pandas和sklearn等。其中，numpy和pandas用于高效的数据处理，而sklearn提供了聚类算法的强大实现。随后，我们选择了经典的Iris数据集作为演示案例。该数据集包含150个样本，涉及4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过pandas库读取数据，并将其转换为numpy数组，为聚类做好准备。在接下来的步骤中，我们将使用KMeans算法进行多次迭代的聚类操作，不断优化结果。通过Python代码实现这一过程，我们能够观察到数据点在多次迭代中的变化趋势，进而更好地理解聚类效果。整个实现过程在文档的后续页面进行详细展示。