createDataSet = pd.read_excel(r"D:\1.xlsx") createDataSet.head() X = createDataSet[["CODE","FOR_INTEN","YEAR","FUNCTION","SITE","FOUNDATION","MAJ_STOREY"]] y = createDataSet[['DAM_CLASS']] if __name__=='__main__': dataset = createDataSet() centroids, cluster = kmeans(dataset, 2) print('质心为：%s' % centroids) print('集群为：%s' % cluster) for i in range(len(dataset)): plt.scatter(dataset[i][0],dataset[i][1], marker = 'o',color = 'green', s = 40 ,label = '原始点') # 记号形状 颜色 点的大小 设置标签 for j in range(len(centroids)): plt.scatter(centroids[j][0],centroids[j][1],marker='x',color='red',s=50,label='质心') plt.show()

这段代码看起来是进行k-means聚类算法的操作。首先，通过`pd.read_excel()`函数读取了一个Excel文件，并使用`head()`函数查看前几行数据。

接下来，根据代码中的特征列和目标列的名字，将对应的数据分别赋值给变量X和y。

然后，在`if __name__=='__main__':`的条件下，创建了一个`dataset`变量，但是它没有被定义。我推测你可能是想使用之前读取的Excel数据集`createDataSet`，所以将它赋值给了`dataset`变量。

接下来，调用了一个名为`kmeans()`的函数，传入了数据集和聚类数目2。这个函数应该是使用k-means算法实现的，但是在提供的代码中找不到对应的函数实现。

然后，通过循环遍历数据集和质心，并使用`plt.scatter()`函数将原始点和质心进行可视化展示。

最后，调用`plt.show()`函数显示图像。

请注意，这段代码中有一些问题需要解决：

1. 缺少`kmeans()`函数的实现，需要定义一个k-means聚类算法的函数。
2. 在循环中使用`plt.scatter()`函数时，变量`dataset`可能需要改为`createDataSet`。
3. 缺少对数据进行标准化或归一化的步骤，这在使用k-means算法之前是常见的预处理步骤。

希望以上信息对你有所帮助。如果有任何问题，请随时提问。