四考虑到阖家安康刘德华、

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#支持中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #正常显示正负号
k = 5
iteration = 500
x=pd.DataFrame([[1,5],[2,4],[2.2,5],[4.1,5],[5,1],[5,2],[5,3],[6,2],[7.5,4.5],[8.5,4],[7.9,5.1],[8.2,5]])
y=pd.DataFrame([0,0,0,1,1,1,1,1,2,2,2,2])
data=pd.concat((x,y),axis=1)
print(data)
data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std()
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters = k,  max_iter = iteration,random_state=1234)
model.fit(data_zs)
r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts()
r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_)
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1)
r.columns = list(data.columns) + ['类别']
print(r)
r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1)
r.columns = list(data.columns) + ['聚类']
# # r.pd.to_excel('第四大题数据集consumption_data.xls')
data.sum().plot(kind="pie")
plt.show()

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