使用sklearn.cluster中的聚类函数对本地文件中给定的玻璃数据集进行聚类，代码示例

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import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data from local file
data = np.loadtxt('glass.data', delimiter=',', dtype=float, usecols=(1,2,3,4,5,6,7,8,9))

# Perform k-means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(data)
labels = kmeans.labels_

# Plot the clusters
plt.scatter(data[:, 6], data[:, 0], c=labels)
plt.xlabel('Fe')
plt.ylabel('RI')
plt.show()

这是一个简单的玻璃数据集聚类的示例代码。它使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 算法进行聚类。该算法可以根据给定的数据集和指定的聚类数将数据点分成不同的聚类，通过将每个数据点与其最近的聚类中心进行比较来实现聚类。在这个示例中，我们使用了玻璃数据集的八个属性（除了 ID）来聚类，并将其可视化在了 Fe 和 RI 这两个属性上。