又件kmeans_ test_ data.xIsx中仔储有600余数据件个，母一杀数据有 两个属性，用kmeans舁法将所有的数据力别划分为突，4奕，5奕, 6类四种情况,分别计算各个分类点到该类均值中的距离平方总和,并以此绘制出划分为3类, 4类, 5类, 6类时距离平方总和的折线图,判 断该数据样本最适合分为多少类。假设数据样本之间的相似性用欧式距离表示。将四种情况分类的结果分别用不同颜色的数据点的方式表 示。不得直接调用kmeans函数。

好的，这是一个关于数据聚类的问题。根据您提供的信息，我可以给出以下解决方案：

1. 首先，我们需要读取数据，可以使用pandas库中的read_csv函数来读取数据文件kmeans_test_data.xIsx。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('kmeans_test_data.xIsx', header=None, sep='\s+')

这里假设数据文件中没有列名，且数据之间用空格分隔。

2. 接着，我们需要实现kmeans聚类算法。这里我们可以使用numpy库来进行矩阵计算，先随机初始化聚类中心，然后迭代更新聚类中心和每个数据点所属的聚类，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。

import numpy as np

def kmeans(data, k, max_iter=100):
    n, m = data.shape
    centroids = data[np.random.choice(n, k, replace=False)]
    for _ in range(max_iter):
        distances = np.linalg.norm(data[:, np.newaxis, :] - centroids, axis=2)
        labels = np.argmin(distances, axis=1)
        new_centroids = np.array([data[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])
        if np.allclose(centroids, new_centroids):
            break
        centroids = new_centroids
    return centroids, labels

这里k表示聚类的个数，max_iter表示最大迭代次数，默认为100。

3. 接下来，我们可以分别调用kmeans函数来进行聚类，并计算每个数据点到其所属聚类中心的距离平方和。

import matplotlib.pyplot as plt

ks = [3, 4, 5, 6]
dist_sums = []
for k in ks:
    centroids, labels = kmeans(data.values, k)
    distances = np.linalg.norm(data.values - centroids[labels], axis=1)**2
    dist_sum = distances.sum()
    dist_sums.append(dist_sum)
    plt.scatter([k]*len(distances), distances, c=labels, cmap='viridis')
plt.plot(ks, dist_sums, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Sum of squared distances')
plt.show()

这里使用了matplotlib库来绘制折线图和散点图。其中，ks表示聚类的个数列表，dist_sums用来保存不同聚类个数下的距离平方和，labels表示每个数据点所属的聚类。

4. 最后，我们可以观察绘制的折线图，找到拐点所对应的聚类个数，即为最适合的聚类个数。

以上就是解决该问题的完整方案。