kmeans聚类算法数据集

k-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，它通过计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离最近的聚类中心。这个过程会不断重复，直到满足某个终止条件。

要使用k-means算法，你需要导入sklearn库中的KMeans模块。然后，你可以使用该模块来对给定的数据集进行聚类分析。你需要指定聚类的数量K，并将数据集输入到KMeans算法中进行训练。训练完成后，你可以使用训练好的模型对新的数据进行聚类预测。

在使用k-means算法之前，你可以先通过对数据集进行描述性统计来了解数据的基本情况。你可以使用groupby函数对数据集按照某个特定的列进行分组，并计算每个分组的均值。