python pd.read_csv读取csv文件 k-means算法 SSE和SC随不同k变化曲线

好的，我了解了你的问题。在Python中，使用pandas库的read_csv函数可以读取CSV文件。你可以使用sklearn.cluster库中的KMeans函数实现k-means算法。在KMeans模型拟合后，可以计算SSE和SC来评估模型的性能。

下面是一个简单的例子来演示如何使用Python进行k-means聚类模型的建立以及SSE和SC随不同k变化的曲线：

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

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选择特征
X = data.iloc[:, [0, 1]].values

# 定义SSE和SC列表
SSE = []
SC = []

# 用不同的k值来训练模型并计算SSE和SC
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', random_state=42)
    kmeans.fit(X)
    SSE.append(kmeans.inertia_)
    SC.append(silhouette_score(X, kmeans.labels_))

# 绘制SSE随不同k变化的曲线
plt.plot(range(2, 11), SSE)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

# 绘制SC随不同k变化的曲线
plt.plot(range(2, 11), SC)
plt.title('Silhouette Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SC')
plt.show()

在上面的代码中，我们选择了CSV文件中的前两列作为特征，然后用不同的k值来训练模型并计算SSE和SC。最后，我们用matplotlib库绘制了SSE和SC随不同k值变化的曲线。

希望这个例子可以帮到你！