本次实验采用了使用一定先验知识对数据集初始化，将第一类鸢尾花中的数据作为第一个聚类中心的初始化，二、三类同理。分类完成后，将第一类聚类中包含的第一类鸢尾花数据数目、第二类聚类中包含的第二类鸢尾花数据数目，第三类聚类中包含的第三类鸢尾花数据数目相加并除以总数，作为k-means分类算法的正确率，分类结果如下：
可以看到，这个分类的正确率并不高，于是我不断尝试，发现正确率一直在40%上下波动，于是我绘制散点图来对结果进行分析：

我将三类绘制成不同颜色的散点图，在这个视角下其实并不算清晰，于是我旋转视角，绘制了这张：

对此现象，我认为是k-means算法不能从全局对数据分类导致分类结果差，事实上，数据本身是成功且较为有效的完成了聚类，k-means算法作为无监督学习具有先天的局限性，先前数据的错误分类将导致后续数据的错误处理，鸢尾花数据集的数据之间分界并不足够明显，这也是导致数据分类效果差的原因。
后续又采用了数据归一化的办法对数据进行预处理，效果依然不理想，原因依然如上。
对于上述结果，后续本人将采用Isodata算法继续进行尝试

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