2.读取data_multivar.txt，使用轮廓系数得分评估k-means ，输出在簇个数分别为2-10上的得分，使用条形图显示得分结果

好的，我知道了。我将使用Python编程语言来回答您的问题。

首先，我需要安装必要的Python库，包括pandas、sklearn、matplotlib。您可以在控制台中输入以下命令进行安装：

!pip install pandas sklearn matplotlib

然后，我将读取data_multivar.txt文件并将其存储为DataFrame对象：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data_multivar.txt', delimiter='\t')

接下来，我将使用sklearn库中的KMeans模型来进行聚类，并计算每个聚类的轮廓系数得分：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

scores = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    labels = kmeans.fit_predict(data)
    score = silhouette_score(data, labels)
    scores.append(score)

最后，我将使用matplotlib库来绘制条形图来显示得分结果：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(range(2, 11), scores)
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.show()

完整的代码如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data_multivar.txt', delimiter='\t')

scores = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    labels = kmeans.fit_predict(data)
    score = silhouette_score(data, labels)
    scores.append(score)

plt.bar(range(2, 11), scores)
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.show()

运行代码后，您应该可以看到一个条形图，其中显示了簇个数分别为2-10时的轮廓系数得分。