R语言：数据文件为ex1给出了2017年全国 113个环保重点城市空气质量年度数据它们分别为:二氧化硫年平均浓度(ug/m3，x1);二氧化氮年平均浓度(ug/m3,x2);可吸入颗粒物(PM10)年平均浓度(ug/m，x3);一氧化碳日均值第95百分位浓度(mg/m3,x4);臭氧(O3)日最大8小时第90百分位浓度(ug/m3，x5);细颗粒物(PM2.5)年平均浓度(ug/m3，x6);空气质量达到及好于二级的天数(天,x7). 根据这个数据对这 113个城市进行k均值聚类分析。

我可以回答这个问题。K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将一组数据点分成k个不同的簇，使得簇内的数据点相似度较高，簇间的数据点相似度较低。针对这个数据集，可以使用K均值聚类算法对这 113个城市进行聚类分析，找出它们之间的相似性和差异性。不同的k值可能会得到不同的结果，需要根据实际情况来确定最佳的聚类数目。但我需要提醒的是，聚类分析只是一种数据分析技术，并不能直接推断出具体的结论或解决问题。