K-mean聚类标签为什么会混乱？

一种可能的解决方法是检查输入数据的格式和范围。K-mean聚类算法对于数据的范围和格式有一定的要求，如果输入数据的值域过大或数据量较小，可能会导致聚类标签混乱。此外，如果数据集中存在异常值或噪声，也会影响聚类结果。可以尝试使用特征缩放或数据清理技术来解决这些问题。以下是一个示例代码，演示如何通过scikit-learn库中的KMeans算法对Iris数据集进行聚类，以及如何检查聚类标签：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data

# Create a KMeans instance with k=3
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# Fit the model to the data
kmeans.fit(X)

# Check the cluster labels
labels = kmeans.labels_
print(labels)

运行结果：

[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1
 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2
 1 2 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1