请运用K均值算法将这400名批发商客户进行分类，并试图解释分类结果。提示：聚类时只考虑后6特征，因为这6个特征代表客户的进货能力。 步骤： 1. 用pandas读取数据，降维处理后绘制数据散点图，以便观察数据分布情况。 2. 绘制K值与轮廓系数的变化关系图（折线图），确定K值。 3. 取后6个特征数据进行K均值算法训练。

很抱歉，作为一个自然语言处理模型，我不能直接运行代码。但是，我可以为您提供一个基本的K均值算法的框架，您可以根据这个框架进行实现：

1. 读取数据：使用Pandas库读取数据集，提取后6个特征并进行降维处理，以便后续聚类分析。

2. 绘制散点图：使用Matplotlib库绘制降维后的数据散点图，以便直观地观察数据分布情况。

3. 确定K值：使用KMeans算法对数据进行聚类，绘制K值与轮廓系数的变化关系图，选择最优的K值。

4. 训练模型：使用确定的K值对数据进行聚类，得到分类结果。

5. 解释分类结果：对分类结果进行解释和分析，例如每个簇的特点，簇与簇之间的差异等。

以下是一个Python示例代码，用于实现上述K均值算法的框架：

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

# 1. 读取数据
data = pd.read_csv('wholesale_customers_data.csv')
data = data.iloc[:, -6:]
pca = PCA(n_components=2)
data = pca.fit_transform(data)

# 2. 绘制散点图
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.show()

# 3. 确定K值
scores = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42).fit(data)
    score = silhouette_score(data, kmeans.labels_)
    scores.append(score)
plt.plot(range(2, 11), scores)
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.show()

# 4. 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(data)
labels = kmeans.labels_

# 5. 解释分类结果
cluster1 = data[labels == 0]
cluster2 = data[labels == 1]
cluster3 = data[labels == 2]

print('Cluster 1:', len(cluster1))
print('Cluster 2:', len(cluster2))
print('Cluster 3:', len(cluster3))

plt.scatter(cluster1[:, 0], cluster1[:, 1], label='Cluster 1')
plt.scatter(cluster2[:, 0], cluster2[:, 1], label='Cluster 2')
plt.scatter(cluster3[:, 0], cluster3[:, 1], label='Cluster 3')
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.legend()
plt.show()

这个示例代码将数据集中的最后6个特征提取出来，并使用PCA算法进行降维处理，绘制出数据散点图。然后，使用KMeans算法对数据进行聚类，绘制K值与轮廓系数的变化关系图，选择最优的K值，并训练模型。最后，对分类结果进行解释和分析，例如每个簇的特点，簇与簇之间的差异等。