python数据分析项目，带有可视化大屏显示

根据不同中药材在近红外、中红外光谱的照射下表现的光谱特征具有较大差异，本文主要根据光谱特征进行鉴别中药材的种类及其产地。建立了数据可视化分布模型，利用了改进的K-means聚类模型、相关系数、距离判别法、平均相关系数和BP神经网络等模型。 对于问题一:首先，将附件 1 的光谱数据可视化，直观的分析了不同药材的分布特征和差异；其次，利用Python的Matplotlib库将附件1的数据绘制成直方图(见附录1)，确定了大致可分为3类；最后，建立了K-means聚类模型，第三类数据直观上差异较大，故又建立了改进的K-means聚类模型，不先指定类数，再次验证了分为3类是合理的。 对于问题二:首先，利用Matplotlib库将同一产地不同波数下的数据求均值，并可视化，分析了不同产地的特征及差异；其次，利用Python数据分析未知产地数据，与已知产地的数据进行计算相关性系数，产地的相关系数求平均，即。最大，说明属于产地；最后，建立了反向传播神经网络模型进行了第二次分产地演算，得到了产地的归属。 对于问题三:首先，利用Python的corr函数求得了未知产地和已知产地的相关系数，将同一产地的相关系

K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心，聚类结果等，附注释

1、任选 2、计算每个数据到 3、计算每个数据到 4、计算3中的新划分得到的每一类的中心位置 5、对于得到的中心点，计算每个数据，到

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kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下： (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行，在此基础上进行二次开发任务！