二维坐标的聚类效果直观清晰，鸢尾花数据的特征也挺适合用来练手。用 k-means 算法搞分类，一方面思路简单，另一方面结果还蛮能看出门道。k-means.py 是算法核心，data_preprocess.py 则负责清洗数据、做标准化。用起来不复杂，输出结果也容易验证，蛮适合入门和教学场景。

分类逻辑简单——初始化中心点，不断计算距离、重新分配簇、更新中心，直到收敛。虽然是无监督的算法，但你要是拿它搞有标签的数据（比如鸢尾花），还能顺手做个精度对比。

比较建议你先试二维坐标的聚类，肉眼可见的效果直观，再撸一遍鸢尾花数据集，体验下不同维度和特征缩放带来的影响。记得注意几个点：k 值怎么选（可以试试 Elbow 法）、特征缩放别忘了、异常值最好提前。

初学者也别怕，思路上清晰，代码也不绕人，用个基础版的 sklearn 写都挺快。项目结构也清晰，data 里是数据集，.idea 是开发配置，不用管。哦对了，如果你有点 Python 基础，上手快多了。

如果你最近在找个聚类算法的练手项目，这个例子真的还不错。轻松上手，也能学到不少细节。你可以对照着试试不同的初始化方式，看下结果是不是稳定。