原理对于最流行的聚类算法K-means算法，它的算法步骤如下：1）从样本点中随机选择k个点作为初始簇中心。2）将每个样本点划分到距离它最近的中心点μ(j)\mu^{(j)}μ(j)，j∈{1,⋯ ,k}j\in\{1,\cdots,k\}j∈{1,⋯,k}所代表的簇中。3）用各簇中所有样本的中心点代替原有的中心点。4）重复步骤2和3，直到中心点不变或达到预定迭代次数时，算法终止。K-means算法

当所要分析的样本特征过多时，我们可以采用主成分分析即PCA（principal component analysis）对数据进行降维和可视化。代码引自《python机器学习》PCA算法及其实现PCA算法的步骤如下：1）对原始ddd维数据集做标准化处理。2）构造样本的协方差矩阵。3）计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。4）选择与前kkk个最大特征值对应的特征向量，其中kkk为新特征空间的维度(k

使用scitkitlearn中的决策树对鸢尾花进行分类

原理对于最流行的聚类算法K-means算法，它的算法步骤如下：1）从样本点中随机选择k个点作为初始簇中心。2）将每个样本点划分到距离它最近的中心点μ(j)\mu^{(j)}μ(j)，j∈{1,⋯ ,k}j\in\{1,\cdots,k\}j∈{1,⋯,k}所代表的簇中。3）用各簇中所有样本的中心点代替原有的中心点。4）重复步骤2和3，直到中心点不变或达到预定迭代次数时，算法终止。K-means算法