基于提取的主成分分析，对30个地区做K-均值聚类分析代码

基于主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）对数据降维后再进行K-均值聚类是一种常见的数据分析步骤，下面是一个简单的Python示例，使用`sklearn`库来实现这个过程。假设我们有一个包含30个地区特征的数据集（例如经济指标、人口等），并且已经进行了预处理。

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 假设data是你的30个地区特征数据，每个地区是一行
data = pd.read_csv('regions_data.csv')  # 加载数据

# 对数据进行预处理（标准化或归一化）
data = (data - data.mean()) / data.std()

# 提取主成分
pca = PCA(n_components=2)  # 如果你想保留前两个主成分
principal_components = pca.fit_transform(data)

# 确定K值（可以根据肘部法则或领域知识选择）
k = 5  # 假设我们想分5类
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(principal_components)

# 将聚类结果添加回原始数据
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 最后的聚类数据
clusters = data.groupby('cluster').mean()  # 每个簇的平均特性

# 结果展示
print("PCA + K-means聚类结果:")
print(clusters)