iris数据分析网站(iris数据集分类)

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数据分析-鸾尾花对比鸟类骨架数据集

在聚类分析中，鸾尾花数据集的肘线图显示了随着类的数量增加，类内样本到聚类中心的距离（inertia_）的变化趋势。通过对鸾尾花数据集的聚类分析，可以发现当类的数量为3时，inertia_的值已经相对较小，说明3个聚类中心足够紧凑地表示数据集，无需额外的类进行进一步的细分。

轮廓系数成为我们评估样本聚类质量的尺子。鸾尾花数据的轮廓系数全为正值，显示了良好的聚类效果。特别是类型1样本，其系数大，这在PCA图中对应于类型0，揭示了数据内在的结构联系。在KMeans和轮廓系数的计算中，iris数据的可视化为我们揭示了更多的细节。

通过上述步骤，不仅能够快速了解鸾尾花数据集内各组间差异的显著性，还能通过直观的图形表示，对研究结果形成更清晰的理解。此方法不仅简化了多组间复杂数据的分析过程，也增强了分析结果的可视化效果，为科研或数据分析工作提供了高效、直观的工具。