python城市聚类

要使用Python进行城市聚类，你可以使用机器学习中的聚类算法，比如K-means算法。K-means算法是一种常用的无监督学习算法，可以将数据集划分为K个不同的类别。

首先，你需要导入pandas库来读取数据。可以使用pandas的read_csv函数来读取city.txt文件中的数据。接下来，你需要进行数据预处理，确保数据是干净的、格式正确的。你可以使用pandas库的一些函数来完成这个任务。

然后，你可以使用scikit-learn库中的KMeans类来进行聚类。KMeans类提供了一个简单的接口来执行K-means算法。你可以指定聚类的数量K，然后使用fit方法将数据拟合到模型中。

最后，你可以使用Matplotlib库来可视化聚类结果。可以根据不同的聚类标签对不同的城市进行着色，并将它们绘制在一个散点图上。

在这个问题中，你可以使用引用中的数据来对31个省份进行聚类，并得到聚类结果的可视化。这样可以根据城市之间的消费性支出情况将它们划分为不同的类别。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python机器学习聚类实例之31个省份的居民消费聚类（包含数据）](https://blog.csdn.net/Blackoutdragon/article/details/113363372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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