<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Возьмем один из методов прошлой лекции для задачи классификации. Например, метод кластеризации $k$-средних.
Step1:  Зададим предполагаемое количество кластеров равным количеству классу.
Step2:  Запустим процесс кластеризации.
Step3:  Продемонстрируем результат кластеризации.
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
from sklearn.cluster import KMeans
Explanation: Возьмем один из методов прошлой лекции для задачи классификации. Например, метод кластеризации $k$-средних.
End of explanation
cls = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
Explanation: Зададим предполагаемое количество кластеров равным количеству классу.
End of explanation
cls.fit(iris.data)
Explanation: Запустим процесс кластеризации.
End of explanation
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 12))
for i in range(4):
    for j in range(4):
        if i != j:
            plt.subplot(4, 4, (i+1) + j * 4)
            plt.scatter(iris.data[:, i], iris.data[:, j], c=cls.labels_ / max(cls.labels_), cmap='rainbow')
            plt.xlabel(iris.feature_names[i])
            plt.ylabel(iris.feature_names[j])
plt.tight_layout()
Explanation: Продемонстрируем результат кластеризации.
End of explanation
<END_TASK>