用python写一段音乐数据集的训练聚类代码，要求用px.scatter()将效果展示出来，并使用StandardScaler方法

好的，这里提供一个简单的音乐数据集的训练聚类代码，并用px.scatter()将效果展示出来，同时使用StandardScaler方法进行数据标准化。

首先，我们需要导入需要的库和数据集：

import pandas as pd
import plotly.express as px
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('music.csv')

接下来，我们需要对数据进行标准化，使用StandardScaler方法实现：

# 对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

然后，我们可以使用KMeans算法进行聚类：

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(data_scaled)

最后，我们可以使用px.scatter()将聚类效果展示出来：

# 将聚类结果加入原始数据集
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 使用px.scatter()展示聚类效果
fig = px.scatter(data, x='danceability', y='loudness', color='cluster')
fig.show()

完整的代码如下：

import pandas as pd
import plotly.express as px
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv('music.csv')

# 对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(data_scaled)

# 将聚类结果加入原始数据集
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 使用px.scatter()展示聚类效果
fig = px.scatter(data, x='danceability', y='loudness', color='cluster')
fig.show()

这段代码将音乐数据集按照舞蹈性和响度两个特征进行聚类，并将聚类结果展示出来。