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一个使用Python和scikit-learn库实现KMeans聚类算法的简单示例。首先，请确保您已经安装了scikit-learn库。如果没有安装，可以通过pip安装它：

pip install scikit-learn

下面是一个简单的例子，展示如何使用scikit-learn中的KMeans进行数据聚类：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt# 生成模拟数据
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)# 初始化KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)# 拟合数据
kmeans.fit(X)# 预测数据点所属的簇
labels = kmeans.predict(X)# 获取聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_# 绘制结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis')
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.5)
plt.title('KMeans Clustering')
plt.show()

这段代码首先生成了一些模拟的数据点，然后使用KMeans算法对这些数据点进行聚类，并将结果可视化。在这个例子中，我们设定了四个聚类中心。