# 加载KMeans模型，使用20个聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=20, random_state=42) kmeans.fit(X) # 对所有文本数据进行相似度分析 all_skills = vectorizer.transform(skills) # 预测每个样本所属的簇 labels = kmeans.predict(all_skills) # 将聚类结果添加到原始数据集中 df['cluster'] = labels # 将结果保存到CSV文件中 df.to_csv("data_clustered.csv", index=False)这个代码用到的原理

这段代码是使用KMeans聚类算法对文本数据进行相似度分析，并将聚类结果保存到CSV文件中。

具体来说，代码中的`KMeans(n_clusters=20, random_state=42)`表示创建一个聚类数为20的KMeans模型，其中`n_clusters`指定聚类数，`random_state`指定随机数种子以保证每次运行结果一致。

接下来的`kmeans.fit(X)`表示对文本数据进行聚类，并训练模型。

`vectorizer.transform(skills)`则是将原始的文本数据转换为数值特征向量，以便进行聚类分析。

`kmeans.predict(all_skills)`则是使用已经训练好的KMeans模型对所有文本数据进行聚类预测，返回每个文本所属的簇。

最后，`df['cluster'] = labels`将聚类结果添加到原始数据集中，并将结果保存到CSV文件中。

整个代码的原理是使用KMeans算法对文本数据进行聚类分析，将聚类结果添加到原始数据集中，并将结果保存到CSV文件中。这样可以方便后续对文本数据进行进一步的分析和处理。