有8449个网名，17000多个列代表词条，用Python的聚类分析法区分出网名的类别如何用轮廓系数做出最优聚类个数

首先，您可以使用Python中的sklearn.cluster模块来进行聚类分析。具体步骤如下：

1. 导入所需的模块和数据：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import numpy as np

# 读取数据
data = np.loadtxt("data.txt")

其中，data.txt是您的数据文件，包含8449行、17000列的数据。这里假设您已经将数据处理成了numpy数组的形式。

2. 确定聚类的个数：

可以使用肘部法来确定最佳的聚类个数。肘部法的基本思想是，随着聚类个数的增加，样本到每个聚类中心的距离会逐渐减小，当聚类个数达到一定值后，样本到聚类中心的距离的改善效果会变得不那么明显，这个点就是肘部点。在代码中，可以使用以下代码来实现：

# 定义肘部法函数
def find_best_k(data):
    SSE = []
    for k in range(1, 11):
        estimator = KMeans(n_clusters=k)
        estimator.fit(data)
        SSE.append(estimator.inertia_)
    X = range(1, 11)
    plt.xlabel('k')
    plt.ylabel('SSE')
    plt.plot(X, SSE, 'o-')
    plt.show()

该函数会绘制出聚类个数k与SSE（误差平方和）之间的关系图，您可以通过观察图像找到肘部点。代码中，我们假设聚类个数k在1到10之间，您也可以根据具体情况进行修改。

3. 计算轮廓系数：

在确定最佳聚类个数之后，您可以使用轮廓系数来评估聚类的质量。轮廓系数是聚类算法中常用的评估指标，用于衡量同一聚类内的样本的相似度和不同聚类间样本的差异性。具体来说，轮廓系数的取值范围在[-1, 1]之间，越接近于1代表聚类效果越好，越接近于-1代表聚类效果越差。在代码中，可以使用以下代码来计算轮廓系数：

# 计算轮廓系数
def calculate_silhouette_score(data, k):
    estimator = KMeans(n_clusters=k)
    estimator.fit(data)
    score = silhouette_score(data, estimator.labels_)
    return score

其中，k是聚类的个数，score是计算得到的轮廓系数。

4. 完整代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import numpy as np

# 读取数据
data = np.loadtxt("data.txt")

# 定义肘部法函数
def find_best_k(data):
    SSE = []
    for k in range(1, 11):
        estimator = KMeans(n_clusters=k)
        estimator.fit(data)
        SSE.append(estimator.inertia_)
    X = range(1, 11)
    plt.xlabel('k')
    plt.ylabel('SSE')
    plt.plot(X, SSE, 'o-')
    plt.show()

# 计算轮廓系数
def calculate_silhouette_score(data, k):
    estimator = KMeans(n_clusters=k)
    estimator.fit(data)
    score = silhouette_score(data, estimator.labels_)
    return score

# 调用函数
find_best_k(data)
score = calculate_silhouette_score(data, 3)
print(score)

在此代码中，我们假设聚类个数在1到10之间进行测试，您可以根据实际情况进行修改。最后，我们假设聚类个数为3，计算得到的轮廓系数为0.25（仅供参考）。