pandas,plotly, nbformat, sklearn, seaborn, matplotlib适合进行kmeans算法的版本

这些库的最新版本都可以用于KMeans算法。以下是各库的最新版本信息：

- pandas: 1.2.4
- plotly: 4.14.3
- nbformat: 5.1.3
- sklearn: 0.24.2
- seaborn: 0.11.1
- matplotlib: 3.4.2

请注意，这些版本仅供参考，而不是必须使用的版本。您可以根据您的需求选择适当的版本。

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python完整代码kmeans聚类算法打开xlsx文件

以下是一个使用kmeans算法进行聚类，并从Excel文件中读取数据的Python完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取出需要聚类的数据
X = data.iloc[:, 1:].values

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

# 初始化kmeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X_pca)

# 预测聚类结果
y_kmeans = kmeans.predict(X_pca)

# 可视化聚类结果
sns.set(style='whitegrid')
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_kmeans, cmap='viridis')
plt.xlabel('PCA1')
plt.ylabel('PCA2')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用`pandas`库中的`read_excel()`函数读取Excel文件中的数据。然后，我们取出需要聚类的数据，并对其进行标准化和降维。接着，我们初始化一个`KMeans`对象，并使用`fit()`函数训练模型。最后，我们使用`predict()`函数预测聚类结果，并使用`matplotlib`和`seaborn`库可视化聚类结果。

import pandas as pd # Pandas 导入表格需要用到 import numpy as np # Numpy (version : 1.19.2) 进行数值运算或者矩阵运算 import matplotlib.pyplot as plt # Matplotlib 绘图包，也可以采用seaborn from sklearn.cluster import KMeans # Scikit Learn 机器学习聚类软件包，可以直接进行聚类 # 对客户年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析 print(df[['客户年龄', '客户年收入', '客户年支出']].describe()) # 对客户性别进行计数 print(df['客户性别'].value_counts())续写这段代码，对客户年收入和消费指数进行聚类分析

很抱歉，这段代码缺失了导入csv文件的部分，因此无法直接对数据进行分析。以下是完整的代码，包括导入csv文件和对数据进行聚类分析：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 导入csv文件到Pandas数据框中
df = pd.read_csv('customers.csv')

# 对客户年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析
print(df[['客户年龄', '客户年收入', '客户年支出']].describe())

# 对客户性别进行计数
print(df['客户性别'].value_counts())

# 选择客户年收入和年支出作为聚类的特征
X = df[['客户年收入', '客户年支出']]

# 使用KMeans算法进行聚类，假设聚成3类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 将聚类结果存入原数据框中
df['聚类结果'] = kmeans.labels_

# 绘制聚类结果的散点图
plt.scatter(df['客户年收入'], df['客户年支出'], c=df['聚类结果'])
plt.xlabel('客户年收入')
plt.ylabel('客户年支出')
plt.show()

以上代码会先将csv文件导入到Pandas数据框中，然后对客户的年龄、年收入、年支出进行描述统计性分析和客户性别进行计数。接下来，选择客户年收入和年支出作为聚类的特征，使用KMeans算法进行聚类，假设聚成3类。然后将聚类结果存入原数据框中，并绘制出聚类结果的散点图，其中不同颜色的点表示不同的聚类结果。