本文介绍了K均值聚类算法的基本原理及在Python中使用scikit-learn库的实现步骤。通过创建数据集，指定聚类数量，应用KMeans对象进行聚类，并输出聚类结果和中心坐标，展示了算法的简单应用。
K均值聚类算法的Python实现
K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是通过最小化每个数据点与其所属类别的质心（即聚类中心）之间的距离来实现聚类。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现K均值聚类算法。首先，我们需要安装scikit-learn库，可以使用以下命令进行安装：
pip install scikit-learn
安装完成后，我们可以使用以下代码实现K均值聚类：
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建一个示例数据集
data = [[1, 
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