python pd.read_csv读取csv文件 k-means算法 SSE和SC随不同k变化曲线

好的，我可以回答你的问题。首先，关于`pd.read_csv`读取CSV文件的问题，你可以使用如下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file_path.csv')

其中，`your_file_path.csv`是你的CSV文件路径。读取完成后，你可以使用`data.head()`命令来查看前几行数据，以确保数据正确加载。

其次，关于K-means算法的SSE和SC随不同K值变化的曲线，你可以使用如下代码：

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

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_file_path.csv')

# 计算SSE和SC
SSE = []
SC = []
for k in range(2, 10):
    kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=1).fit(data)
    SSE.append(kmeans_model.inertia_)
    SC.append(metrics.silhouette_score(data, kmeans_model.labels_))

# 绘制曲线
plt.plot(range(2, 10), SSE, marker='o')
plt.xlabel('K')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

plt.plot(range(2, 10), SC, marker='o')
plt.xlabel('K')
plt.ylabel('SC')
plt.show()

其中，`SSE`表示误差平方和，`SC`表示轮廓系数。通过不同的K值计算出的SSE和SC，可以绘制出相应的曲线，以便于选择最优的K值。