姓名,Python程序设计基础,计算机导论,离散数学,数据结构,C语言程序设计,java语言程序设计,算法导论 小明1,54,73,98,69,76,78,67 小明2,51,70,83,93,93,93,96 小明3,84,61,100,84,60,97,71 小明4,71,56,57,89,52,62,93 小明5,78,61,54,96,83,100,56 小明6,72,68,89,94,98,73,89 小明7,73,60,88,98,82,85,75 小明8,95,78,91,83,65,97,84 小明9,81,62,87,91,76,65,60 小明10,94,73,83,66,82,54,91 小明11,87,60,97,63,97,85,81 小明12,54,76,82,62,77,76,99 小明13,57,65,81,56,62,58,54 小明14,70,94,66,99,57,75,55 小明15,50,50,54,56,68,74,77 小明16,59,87,81,73,63,76,57 小明17,71,92,52,80,99,74,95 小明18,65,60,72,92,53,57,98 小明19,52,72,53,62,60,63,96 小明20,89,52,96,92,87,53,89 小明21,61,76,59,50,72,79,82 小明22,95,70,71,62,82,73,89 小明23,99,84,81,81,85,77,55 小明24,61,59,59,70,83,89,93 小明25,81,78,80,96,58,50,63 小明26,89,76,56,69,98,100,60 小明27,58,55,87,96,56,64,97 小明28,60,52,50,98,57,72,53 小明29,50,61,83,61,96,75,80 小明30,65,89,99,60,93,81,92 小明31,77,50,91,56,93,94,86 小明32,66,75,52,86,82,95,61 小明33,85,87,56,66,96,78,56 小明34,52,80,78,88,100,78,91 小明35,77,90,88,90,72,51,97 小明36,58,95,83,78,66,78,53 小明37,98,66,87,77,52,82,89 小明38,99,95,76,91,76,58,64 小明39,61,94,64,62,55,91,69 小明40,71,57,65,96,69,61,55 小明41,74,84,67,51,56,85,92 小明42,88,54,89,50,65,86,98 小明43,90,81,62,53,82,61,96 小明44,65,70,57,80,89,73,95 小明45,73,81,78,75,86,100,97 小明46,65,86,97,65,74,68,96 小明47,69,90,99,58,76,96,60 小明48,87,82,82,77,81,84,100 小明49,84,82,88,98,78,69,89 小明50,90,89,55,72,56,69,53 小明51,71,85,56,75,71,59,57 小明52,95,51,58,57,79,82,85 小明53,82,86,93,72,74,84,63 小明54,88,96,51,91,96,74,76 小明55,53,87,71,70,60,74,70 小明56,100,88,71,65,92,71,87 小明57,53,92,80,73,93,51,84 小明58,87,65,86,92,81,62,93 小明59,68,74,93,50,73,91,55 小明60,53,78,100,50,96,97,78 根据该数据完成k-means算法

对于给定的数据集，我们可以使用k-means算法进行聚类。k-means算法是一种常用的无监督学习算法，通过将数据集分成k个簇来实现聚类。

首先，我们需要确定k的值，即要将数据集分成多少个簇。在这个问题中，你没有提供要分成的簇的数量，所以我们需要先选择一个合适的k值。常用的方法是使用肘部法则，通过绘制不同k值的SSE（平方误差和）曲线来选择k值。

然后，我们可以使用以下步骤来完成k-means算法：

1. 随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。
2. 对于每个数据点，计算其与每个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的簇。
3. 更新每个簇的聚类中心为该簇中所有数据点的均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

完成以上步骤后，我们就可以得到数据集的聚类结果。

请问你希望得到几个簇的聚类结果？

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