1. 机器学习的步骤
数据，模型选择，训练，测试，预测
2. 安装机器学习库sklearn
pip list 查看版本
python -m pip install --upgrade pip
pip install -U scikit-learn
pip uninstall sklearn
pip uninstall numpy
pip uninstall scipy
pip install scipy
pip install numpy
pip install sklearn
https://scikit-learn.org/stable/install.html
2. 导入sklearn的数据集
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
iris.keys()
X = iris.data # 获得其特征向量
y = iris.target # 获得样本标签
iris.feature_names # 特征名称
3.K均值算法
K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：
（x,k,y)
1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；
def initcenter(x, k): kc
2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类；
def nearest(kc, x[i]): j
def xclassify(x, y, kc):y[i]=j
3） 更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心，计算目标函数的值；
def kcmean(x, y, kc, k):
4） 判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回2）。
while flag:
y = xclassify(x, y, kc)
kc, flag = kcmean(x, y, kc, k)
参考官方文档:
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans
4. 作业：
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类
2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题）
3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.
4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示.
5）.想想k均值算法中以用来做什么？
答：对某种东西进行分类，规划一体处理等！