绘制聚类散点图【教育与研究】展示聚类效果，判断聚类质量

# 1. 聚类分析简介

在本章中，我们将介绍聚类分析的基本概念和在教育与研究领域的应用意义，以及聚类散点图在评估聚类效果中的作用和重要性。让我们一起深入了解聚类分析的核心内容。

# 2. 数据准备与处理

在进行聚类分析之前，数据的准备和处理是非常重要的步骤。本章将详细介绍数据的准备与处理过程，包括数据的收集、清洗、特征选择和数据标准化，以及数据集的划分与训练集/测试集的准备。

### 2.1 数据收集与清洗

在进行聚类分析之前，首先需要收集相关的教育与研究领域的数据。数据收集过程需要确保数据的完整性和准确性，避免脏数据的影响。清洗数据时，需要处理缺失值、异常值和重复值，以保证数据的质量。

# 示例代码：数据收集与清洗
import pandas as pd

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

# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 处理异常值
data = data[(data['score'] >= 0) & (data['score'] <= 100)]

# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

### 2.2 特征选择和数据标准化

在进行聚类分析时，选择合适的特征对聚类结果影响重大。特征选择需要根据问题需求和数据特点进行，以提高聚类效果。数据标准化可以避免不同特征间因量纲不同导致的权重差异问题。

# 示例代码：特征选择和数据标准化
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 特征选择
selector = SelectKBest(k=5)
selected_features = selector.fit_transform(data[['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4', 'feature5']], data['label'])

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(selected_features)

### 2.3 数据集划分与训练集/测试集准备

为了评估聚类模型的效果，通常需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建聚类模型，测试集用于验证模型的泛化能力。

# 示例代码：数据集划分与训练集/测试集准备
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y