kmeans对nba球员进行聚类分析，不过k值是2下一步是不是随机找两个列进行做对吧如果我对得分命中对这两个列聚类怎么写

K-means算法是一种无监督学习方法，通常用于将数据集分成几个簇（群组），这里用于NBA球员的数据分析，假设你想基于球员的得分和投篮命中率这两列进行二元聚类。以下是使用Python的sklearn库进行KMeans聚类的基本步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

2. 加载数据，并选择需要的两列（得分和命中率）：

# 假设你有一个名为df的DataFrame，其中包含球员数据
player_data = df[['得分', '命中率']]

3. 数据预处理：检查是否有缺失值，可以先转换成数值型数据（如果得分和命中率是百分比，可能需要转换）：

player_data['得分'] = player_data['得分'].astype(float)
player_data['命中率'] = player_data['命中率'].astype(float) / 100

4. 定义K值（在这里是2）并创建KMeans模型：

k = 2
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)

`random_state`参数设置是为了保证结果的一致性。

5. 进行聚类：

# 对数据进行拟合
clusters = kmeans.fit_predict(player_data)

6. 结果展示：

# 将聚类结果添加到原始数据框中
player_data['cluster'] = clusters

# 可视化聚类结果
grouped_data = player_data.groupby('cluster').mean()  # 计算每个簇的平均值
print(grouped_data)

现在你已经完成了基于得分和命中率的双分类聚类分析。如果你想要随机选择其他列，只需替换上述代码中对应的列名即可。