表格数据中已经是：不同网民在一个月内发言的统计数据。行代表网民（netizen），共随机抽样了 8449 个网 民。列代表词条（word），共有 17681 个不同的词条。数据中每一个元素代表统计得到的某一个网 民发言的某个词的个数（单位是百）

如果表格数据中已经是不同网民在一个月内发言的统计数据，那么可以直接进行聚类分析，以区分出不同网民的价值观念群体。具体步骤如下：

1. 使用 Pandas 库读取表格数据：

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 对数据进行预处理：

# 提取网民和词条的数据
netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist()
words = df.columns[1:].values.tolist()

# 获取数据矩阵
data = df.iloc[:, 1:].values

# 对数据进行归一化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = StandardScaler().fit_transform(data)

上述代码中，提取了网民和词条的数据，以及数据矩阵，然后使用 StandardScaler 对数据进行了归一化处理，以便后续的聚类分析。

3. 使用聚类算法进行聚类分析：

from sklearn.cluster import KMeans

# K型聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_

上述代码中，使用 KMeans 进行了 K型聚类分析，将数据分为 3 个簇。最后，将每个数据点的标签存储在 labels 变量中。

4. 分析聚类结果：

对于每个簇，可以进行解释和评估，以确定其代表的意义和价值观念。可以通过对簇内的网民和词条进行分析，判断其共同的主题和核心内容，或者通过人工标注的方式对簇进行解释和评估。

需要注意的是，由于数据量很大，可能需要进行维度降低等操作，以便提高聚类分析的效率和准确性。此外，对于不同的聚类算法和参数设置，可能会得到不同的聚类结果，需要根据具体情况进行选择和调整。