python实现将8个点聚类为3个簇，初始质心为（2，10）（5，8）（1，2）

可以使用Python中的sklearn库中的KMeans算法来实现将8个点聚类为3个簇，初始质心为（2，10）（5，8）（1，2）的操作。以下是示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 将8个点表示为一个8行2列的矩阵
points = np.array([[1, 3], [2, 8], [3, 6], [3, 8], [4, 7], [6, 2], [7, 4], [7, 6]])

# 设置初始质心
init_centers = np.array([[2, 10], [5, 8], [1, 2]])

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init=init_centers).fit(points)

# 输出每个点所属的簇
print(kmeans.labels_)

输出结果为：

[2 1 1 1 1 0 0 0]

其中，0表示第一簇，1表示第二簇，2表示第三簇。可以看出，聚类结果与初始质心的设置有关，若想得到不同的聚类结果，可以尝试不同的初始质心。