Python KMeans从2列的所有可能组合中进行聚类，但不能生成正确的输出

我从iris数据集中提取了一个4列数据帧。我使用kmeans从2列的所有可能组合中绘制3个集群

但是，输出似乎有问题，特别是因为集群中心没有放在集群的中心。我已经提供了输出的示例。只有集群_1看起来正常，但其他3个看起来完全错误

如何最好地修复集群？这是我正在使用的示例代码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import itertools

df = pd.read_csv('iris.csv')
df_columns = ['column_a', 'column_b', 'column_c', 'column_d']
n_clusters=3
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init = 'k-means++', max_iter=200)
kmeans = kmeans.fit(df)
centroids = kmeans.cluster_centers_
cluster_labels = kmeans.labels_
for i in itertools.combinations(df_columns, 2):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
    fig=plt.figure()
    ax.scatter(df[i[0]].values, df[i[1]].values, c=cluster_labels , cmap='viridis', edgecolor='k', s=20, alpha = 0.5)
    ax.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1],s = 20, c = 'black', marker='*')
    plt.show()

使用的数据集：

**column_a**,**column_b**,**column_c**,**column_d**
5.1,3.5,1.4,0.2
4.9,3.0,1.4,0.2
4.7,3.2,1.3,0.2
4.6,3.1,1.5,0.2
5.0,3.6,1.4,0.2
5.4,3.9,1.7,0.4
4.6,3.4,1.4,0.3
5.0,3.4,1.5,0.2
4.4,2.9,1.4,0.2
4.9,3.1,1.5,0.1
5.4,3.7,1.5,0.2
4.8,3.4,1.6,0.2
4.8,3.0,1.4,0.1
4.3,3.0,1.1,0.1
5.8,4.0,1.2,0.2
5.7,4.4,1.5,0.4
5.4,3.9,1.3,0.4
5.1,3.5,1.4,0.3
5.7,3.8,1.7,0.3
5.1,3.8,1.5,0.3
5.4,3.4,1.7,0.2
5.1,3.7,1.5,0.4
4.6,3.6,1.0,0.2
5.1,3.3,1.7,0.5
4.8,3.4,1.9,0.2
5.0,3.0,1.6,0.2
5.0,3.4,1.6,0.4
5.2,3.5,1.5,0.2
5.2,3.4,1.4,0.2
4.7,3.2,1.6,0.2
4.8,3.1,1.6,0.2
5.4,3.4,1.5,0.4
5.2,4.1,1.5,0.1
5.5,4.2,1.4,0.2
4.9,3.1,1.5,0.1
5.0,3.2,1.2,0.2
5.5,3.5,1.3,0.2
4.9,3.1,1.5,0.1
4.4,3.0,1.3,0.2
5.1,3.4,1.5,0.2
5.0,3.5,1.3,0.3
4.5,2.3,1.3,0.3
4.4,3.2,1.3,0.2
5.0,3.5,1.6,0.6
5.1,3.8,1.9,0.4
4.8,3.0,1.4,0.3
5.1,3.8,1.6,0.2
4.6,3.2,1.4,0.2
5.3,3.7,1.5,0.2
5.0,3.3,1.4,0.2
7.0,3.2,4.7,1.4
6.4,3.2,4.5,1.5
6.9,3.1,4.9,1.5
5.5,2.3,4.0,1.3
6.5,2.8,4.6,1.5
5.7,2.8,4.5,1.3
6.3,3.3,4.7,1.6
4.9,2.4,3.3,1.0
6.6,2.9,4.6,1.3
5.2,2.7,3.9,1.4
5.0,2.0,3.5,1.0
5.9,3.0,4.2,1.5
6.0,2.2,4.0,1.0
6.1,2.9,4.7,1.4
5.6,2.9,3.6,1.3
6.7,3.1,4.4,1.4
5.6,3.0,4.5,1.5
5.8,2.7,4.1,1.0
6.2,2.2,4.5,1.5
5.6,2.5,3.9,1.1
5.9,3.2,4.8,1.8
6.1,2.8,4.0,1.3
6.3,2.5,4.9,1.5
6.1,2.8,4.7,1.2
6.4,2.9,4.3,1.3
6.6,3.0,4.4,1.4
6.8,2.8,4.8,1.4
6.7,3.0,5.0,1.7
6.0,2.9,4.5,1.5
5.7,2.6,3.5,1.0
5.5,2.4,3.8,1.1
5.5,2.4,3.7,1.0
5.8,2.7,3.9,1.2
6.0,2.7,5.1,1.6
5.4,3.0,4.5,1.5
6.0,3.4,4.5,1.6
6.7,3.1,4.7,1.5
6.3,2.3,4.4,1.3
5.6,3.0,4.1,1.3
5.5,2.5,4.0,1.3
5.5,2.6,4.4,1.2
6.1,3.0,4.6,1.4
5.8,2.6,4.0,1.2
5.0,2.3,3.3,1.0
5.6,2.7,4.2,1.3
5.7,3.0,4.2,1.2
5.7,2.9,4.2,1.3
6.2,2.9,4.3,1.3
5.1,2.5,3.0,1.1
5.7,2.8,4.1,1.3
6.3,3.3,6.0,2.5
5.8,2.7,5.1,1.9
7.1,3.0,5.9,2.1
6.3,2.9,5.6,1.8
6.5,3.0,5.8,2.2
7.6,3.0,6.6,2.1
4.9,2.5,4.5,1.7
7.3,2.9,6.3,1.8
6.7,2.5,5.8,1.8
7.2,3.6,6.1,2.5
6.5,3.2,5.1,2.0
6.4,2.7,5.3,1.9
6.8,3.0,5.5,2.1
5.7,2.5,5.0,2.0
5.8,2.8,5.1,2.4
6.4,3.2,5.3,2.3
6.5,3.0,5.5,1.8
7.7,3.8,6.7,2.2
7.7,2.6,6.9,2.3
6.0,2.2,5.0,1.5
6.9,3.2,5.7,2.3
5.6,2.8,4.9,2.0
7.7,2.8,6.7,2.0
6.3,2.7,4.9,1.8
6.7,3.3,5.7,2.1
7.2,3.2,6.0,1.8
6.2,2.8,4.8,1.8
6.1,3.0,4.9,1.8
6.4,2.8,5.6,2.1
7.2,3.0,5.8,1.6
7.4,2.8,6.1,1.9
7.9,3.8,6.4,2.0
6.4,2.8,5.6,2.2
6.3,2.8,5.1,1.5
6.1,2.6,5.6,1.4
7.7,3.0,6.1,2.3
6.3,3.4,5.6,2.4
6.4,3.1,5.5,1.8
6.0,3.0,4.8,1.8
6.9,3.1,5.4,2.1
6.7,3.1,5.6,2.4
6.9,3.1,5.1,2.3
5.8,2.7,5.1,1.9
6.8,3.2,5.9,2.3
6.7,3.3,5.7,2.5
6.7,3.0,5.2,2.3
6.3,2.5,5.0,1.9
6.5,3.0,5.2,2.0
6.2,3.4,5.4,2.3
5.9,3.0,5.1,1.8

---

可以在四个维度中计算集群。注意，这意味着质心也是四维点。然后绘制簇的二维投影。所以，当你绘制质心时，你必须选择两个维度，这两个维度与你刚刚用于单个点的散点图的维度相同

itertools组合（[0,1,2,3]，2）中i，j的

：
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（12,8））
最大散射（df.iloc[：，i]，df.iloc[：，j]，c=簇_标签，
cmap='viridis'，edgecolor='k'，s=20，α=0.5）
最大散射（质心[：，i]，质心[：，j]，s=20，c='黑色'，标记='*'））
plt.show（）

请删除对

plt.figure（）

的调用，因为它会创建一个新的空绘图，并使

ax

成为孤儿。@JohanC感谢您指出这一点。我修好了。谢谢你，这是一个完美的解决方案。非常感谢！