a.程序功能： 读入“housing.csv”文件，按注释要求对某地区收入中位数进行聚类，以展示该地区的收入情况。聚类需要使用数据集中的三列元素：longitude（经度）；latitude（纬度）；median_income（收入中位数）。 b.原始程序如下图所示： # fillblank_2.py import matplotlib.pyplot as plt from ________【1】________ import KMeans # 导入聚类库 import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 加载数据集并提取数据 data_ori = ________【2】________ # 读取housing.csv全部数据 data = ________【3】________ # 提取聚类需要使用的三列元素 # 从键盘输入聚类数 n = int(input("请输入聚类数：\n")) # 聚类训练 res = KMeans(________【4】________, random_state = 1) # 设置聚类数为n res.fit(data) # 展示结果 centers = ________【5】________ # 获取所有簇中心 print(centers)

以下是完整的程序代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans  # 导入聚类库
import pandas as pd
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 加载数据集并提取数据
data_ori = pd.read_csv('housing.csv')  # 读取housing.csv全部数据
data = data_ori[['longitude', 'latitude', 'median_income']]  # 提取聚类需要使用的三列元素

# 从键盘输入聚类数
n = int(input("请输入聚类数：\n"))

# 聚类训练
res = KMeans(n_clusters=n, random_state=1)  # 设置聚类数为n
res.fit(data)

# 展示结果
centers = res.cluster_centers_  # 获取所有簇中心
print(centers)

# 绘制散点图和聚类中心
plt.scatter(data['longitude'], data['latitude'], c=res.labels_, cmap='rainbow')
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='k')
plt.xlabel('longitude')
plt.ylabel('latitude')
plt.title('收入中位数聚类结果')
plt.show()

程序使用`pandas`库读取`housing.csv`文件的全部数据，并提取需要聚类的三列元素。然后，程序从键盘输入聚类数，并使用`sklearn.cluster.KMeans`函数进行聚类训练。最后，程序获取所有簇中心，并使用`matplotlib`库绘制散点图和聚类中心。输出的结果类似于：

请输入聚类数：
4
[[-117.7749376    33.74171486   2.51461629]
 [-121.8983751    38.65245874   4.10475158]
 [-119.8868937    36.00482759   2.65915944]
 [-118.2009091    34.15344017   6.46092896]]

输出的结果表示四个聚类的中心点分别在不同的经纬度位置，并且收入中位数也不相同。同时，程序还会弹出一个散点图窗口，展示聚类的结果。