import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 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) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码解释

这段代码的作用是读取一个 CSV 文件，并对其中的数据进行 K-means 聚类分析。

具体来说：

1. `import pandas as pd`：导入 pandas 库，用于读取和处理数据。

2. `df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk')`：读取名为“附件1.csv”的 CSV 文件，并将其存储为 pandas 数据框对象 df。`encoding='gbk'` 表示该 CSV 文件使用的编码格式是 GBK。

3. `netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist()`：提取 df 数据框的第一列，即网民名字所在的列，将其转换为一个 Python 列表对象 netizens。

4. `words = df.columns[1:].values.tolist()`：提取 df 数据框的第二列及以后的列，即所有词条所在的列，将其转换为一个 Python 列表对象 words。

5. `data = df.iloc[:, 1:].values`：提取 df 数据框的第二列及以后的列，即所有词条数据所在的列，并将其转换为一个 numpy 数组对象 data。

6. `data = StandardScaler().fit_transform(data)`：对数据进行标准化处理，即将每一列数据的均值归零，并将数据缩放到相同的范围内。这里使用了 sklearn 库的 `StandardScaler()` 函数来进行标准化处理。

7. `kmeans = KMeans(n_clusters=3)`：创建一个 KMeans 对象 kmeans，指定聚类的数量为 3。

8. `kmeans.fit(data)`：对数据进行 K-means 聚类分析，利用 k-means 算法将数据分为 3 类。

9. `labels = kmeans.labels_`：获取聚类结果，即每个数据点所属的类别标签，存储在列表 labels 中。