sprotein = protein.drop(['Country'], axis=1) sprotein_scaled = preprocessing.scale(sprotein) print(sprotein_scaled) NumberOfClusters = range(1, 20) kmeans = [KMeans(n_clusters=i) for i in NumberOfClusters] score = [kmeans[i].fit(sprotein_scaled).score(sprotein_scaled) for i in range(len(kmeans))] kmeans[1].fit(sprotein_scaled).score plt.plot(NumberOfClusters,score) plt.xlabel('Number of Clusters') plt.ylabel('Score') plt.title('Elbow Curve') plt.show()

这段代码是对一个名为protein的数据集进行处理和聚类分析的过程。

首先，使用`drop`函数删除了`Country`列，并将结果保存到`sprotein`变量中。

接下来，使用`preprocessing.scale`函数对`sprotein`进行标准化处理，将结果保存到`sprotein_scaled`变量中。

然后，定义了一个范围为1到19的整数序列`NumberOfClusters`，并创建了一个包含不同簇数的KMeans模型列表`kmeans`。

通过循环遍历`kmeans`列表，使用每个模型对`sprotein_scaled`进行拟合，并计算得分。

最后，使用matplotlib库绘制了一个曲线图，横坐标为簇数，纵坐标为得分，用于选择最佳的簇数。

请注意，这段代码中有一处错误：`kmeans[1].fit(sprotein_scaled).score`应该改为`kmeans[1].fit(sprotein_scaled).score(sprotein_scaled)`。这个地方应该计算得分而不是返回模型本身。