姓名,Python程序设计基础,计算机导论,离散数学,数据结构,C语言程序设计,java语言程序设计,算法导论 小明1,54,73,98,69,76,78,67 小明2,51,70,83,93,93,93,96 小明3,84,61,100,84,60,97,71 小明4,71,56,57,89,52,62,93 小明5,78,61,54,96,83,100,56 小明6,72,68,89,94,98,73,89 小明7,73,60,88,98,82,85,75 小明8,95,78,91,83,65,97,84 小明9,81,62,87,91,76,65,60 小明10,94,73,83,66,82,54,91 小明11,87,60,97,63,97,85,81 小明12,54,76,82,62,77,76,99 小明13,57,65,81,56,62,58,54 小明14,70,94,66,99,57,75,55 小明15,50,50,54,56,68,74,77 小明16,59,87,81,73,63,76,57 小明17,71,92,52,80,99,74,95 小明18,65,60,72,92,53,57,98 小明19,52,72,53,62,60,63,96 小明20,89,52,96,92,87,53,89 小明21,61,76,59,50,72,79,82 小明22,95,70,71,62,82,73,89 小明23,99,84,81,81,85,77,55 小明24,61,59,59,70,83,89,93 小明25,81,78,80,96,58,50,63 小明26,89,76,56,69,98,100,60 小明27,58,55,87,96,56,64,97 小明28,60,52,50,98,57,72,53 小明29,50,61,83,61,96,75,80 小明30,65,89,99,60,93,81,92 小明31,77,50,91,56,93,94,86 小明32,66,75,52,86,82,95,61 小明33,85,87,56,66,96,78,56 小明34,52,80,78,88,100,78,91 小明35,77,90,88,90,72,51,97 小明36,58,95,83,78,66,78,53 小明37,98,66,87,77,52,82,89 小明38,99,95,76,91,76,58,64 小明39,61,94,64,62,55,91,69 小明40,71,57,65,96,69,61,55 小明41,74,84,67,51,56,85,92 小明42,88,54,89,50,65,86,98 小明43,90,81,62,53,82,61,96 小明44,65,70,57,80,89,73,95 小明45,73,81,78,75,86,100,97 小明46,65,86,97,65,74,68,96 小明47,69,90,99,58,76,96,60 小明48,87,82,82,77,81,84,100 小明49,84,82,88,98,78,69,89 小明50,90,89,55,72,56,69,53 小明51,71,85,56,75,71,59,57 小明52,95,51,58,57,79,82,85 小明53,82,86,93,72,74,84,63 小明54,88,96,51,91,96,74,76 小明55,53,87,71,70,60,74,70 小明56,100,88,71,65,92,71,87 小明57,53,92,80,73,93,51,84 小明58,87,65,86,92,81,62,93 小明59,68,74,93,50,73,91,55 小明60,53,78,100,50,96,97,78 根据该数据用k-means完成对学生成绩的划分

根据给定的数据，我们可以使用k-means算法对学生成绩进行划分。首先，我们需要确定簇的数量k。

根据肘部法则，我们可以绘制不同k值下的SSE曲线，找到拐点确定最佳的k值。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 数据准备
data = [
    [54, 73, 98, 69, 76, 78, 67],
    [51, 70, 83, 93, 93, 93, 96],
    ...
    [53, 78, 100, 50, 96, 97, 78]
]

# 计算不同k值下的SSE
sse = []
silhouette_scores = []
k_values = range(2, 11)
for k in k_values:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k)
    kmeans.fit(data)
    sse.append(kmeans.inertia_)
    silhouette_scores.append(silhouette_score(data, kmeans.labels_))

# 绘制SSE曲线
plt.plot(k_values, sse)
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.title('Elbow Method')
plt.show()

# 绘制轮廓系数曲线
plt.plot(k_values, silhouette_scores)
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('Silhouette Method')
plt.show()

根据以上代码，我们可以绘制SSE曲线和轮廓系数曲线来选择最佳的k值。通过观察曲线上的拐点或者较高的轮廓系数，确定最佳的簇的数量k。

选择好k值后，可以使用以下代码进行聚类：

# 使用最佳的k值进行聚类
k = 3  # 替换为选择的最佳k值
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(data)

# 输出每个样本所属的簇
labels = kmeans.labels_
for i, label in enumerate(labels):
    print(f"小明{i+1}所属簇: {label+1}")

以上代码将输出每个学生所属的簇。每个簇代表一个学生群体，可以根据需要进行进一步分析和处理。