import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 提取网民和词条的数据 netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist() # 获取数据矩阵 data = df.iloc[:, 1:].values # 对数据进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = StandardScaler().fit_transform(data) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码改进

这段代码可以改进的地方有：

1. 文件路径中的反斜杠 `\` 应该改为双反斜杠 `\\` 或者正斜杠 `/`，否则可能会出现错误。

2. 在读取 CSV 文件时，可以通过指定参数 `index_col` 来将某一列作为索引列，这样可以方便后续的处理。

3. 在对数据进行归一化处理时，可以使用 `sklearn.preprocessing.StandardScaler` 类的 `transform()` 方法，而不是 `fit_transform()` 方法。`fit_transform()` 方法会对数据进行拟合和转换两个操作，相当于分别调用 `fit()` 和 `transform()` 方法，但是在实际使用中，我们通常只需要对数据进行转换操作，因此可以直接使用 `transform()` 方法。

4. 在 K-means 聚类分析中，可以通过调用 `kmeans.predict()` 方法来对新数据进行分类，而不是重新创建一个 KMeans 对象进行分类。

改进后的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取表格数据，并将第一列作为索引列
df = pd.read_csv("D:/数学建模/重航数学建模校赛/附件1.csv", encoding='gbk', index_col=0)

# 提取网民和词条的数据
netizens = df.index.tolist()
words = df.columns.tolist()

# 获取数据矩阵，并对数据进行归一化处理
data = df.values
data = StandardScaler().fit(data).transform(data)

# K型聚类，并对数据进行分类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.predict(data)

这样改进后的代码更加简洁和高效。