采用kmeans聚类，并说明最优的聚类数目

K-means是一种常用的聚类算法，其基本思想是将数据集划分为K个不同的簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的数据点相似度较低。K-means算法的步骤如下：

1. 随机选择K个中心点，每个中心点代表一个簇；
2. 将每个数据点分配到离它最近的中心点所代表的簇；
3. 计算每个簇的中心点，即该簇内所有数据点的平均值；
4. 重复步骤2和3，直到簇的分配不再变化或达到预定的迭代次数。

最优的聚类数目需要通过实验来确定。通常情况下，聚类数目越大，簇内的数据点相似度越高，但簇间的数据点相似度越低；聚类数目越小，簇间的数据点相似度越高，但簇内的数据点相似度越低。因此，需要在簇内数据点相似度和簇间数据点相似度之间取得平衡，选择一个最优的聚类数目。

一种常用的方法是通过肘部法则来确定最优聚类数目。该方法的步骤如下：

1. 将聚类数目K的取值范围设定为1到N，N为样本数；
2. 对于每个K值，运行K-means算法，并计算聚类内平方和（SSE）；
3. 绘制K值和对应的SSE之间的关系图；
4. 选择SSE曲线上出现“肘部”的K值作为最优聚类数目。

肘部是指曲线上出现拐点的位置，这个位置之前的K值是较小的聚类数，此后的K值是较大的聚类数。根据实验结果选择最优的聚类数目。