有用SKlearn实现K-Means聚类的pytho代码实例吗？

1.例子如下：

假设数据集有六个数据点，依次为[1,2],[1,4],[1,0], [4，2]，[4，4],[4、0]，构建一个K均值模型进行划分，并使用训练好的模型来预测[[0,0]],[[4,4]]的类别

2.解题代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

#包含Kmeans包

import numpy as np

X=np.array ([[1,2],[1,4],[1,0], [4，2]，[4，4],[4、0]])

#创建六个数据样本

kmeans KMeans(n_clusters=2.random_state=0).fit(X)

#使用KMeans创建模型，同时设置参数，最后fit以X为参数

#显示类别标签

print('k labels are:', kmeans.labels)

#预测结果

print('predict results are:', kmeans.predict([[0，0]，[4，4]))

#显示簇中心

print(' cluster centers are:' . kmeans.cluster_centers_)