请调用刚写的findpeak函数完成这个代码# Mean shift algorithm def meanshift(data, r): labels = np.zeros(len(data.T)) peaks = [] #聚集的类中心 label_no = 1 #当前label labels[0] = label_no # findpeak is called for the first index out of the loop peak = findpeak(data, 0, r) peakT = np.concatenate(peak, axis=0).T peaks.append(peakT) # Every data point is iterated through for idx in range(0, len(data.T)): # 遍历数据，寻找当前点的peak # 并实时关注当前peak是否会收敛到一个新的聚类（和已有peaks比较） # 若是，更新label_no，peaks，labels，继续 # 若不是，当前点就属于已有类，继续 ### YOUR CODE HERE pass ### END YOUR CODE #print(set(labels)) return labels, np.array(peaks).T

好的，现在我们需要在meanshift函数中调用findpeak函数，找到每个数据点所属的聚类的中心点（peak）。同时，我们需要检查当前点的peak是否已经存在于已有的聚类中，如果是，则将该点赋予已有的类别，否则创建一个新的类别。以下是代码实现：

def meanshift(data, r):
    labels = np.zeros(len(data.T))
    peaks = [] #聚集的类中心
    label_no = 1 #当前label
    
    labels[0] = label_no
    peak = findpeak(data, 0, r)
    peakT = np.concatenate(peak, axis=0).T
    peaks.append(peakT)
    
    for idx in range(1, len(data.T)):
        # 寻找当前点的peak
        curr_peak = findpeak(data, idx, r)
        
        # 实时关注当前peak是否会收敛到一个新的聚类（和已有peaks比较）
        found_cluster = False
        for i, p in enumerate(peaks):
            # 计算当前点与已有的peak之间的距离
            dist = np.sqrt(np.sum((curr_peak - p)**2))
            if dist <= r:
                # 如果距离小于等于r，则将该点归入已有的类别中
                labels[idx] = i+1
                found_cluster = True
                break
        
        if not found_cluster:
            # 如果距离大于r，则创建一个新的类别
            label_no += 1
            labels[idx] = label_no
            peaks.append(np.concatenate(curr_peak, axis=0).T)
    
    return labels, np.array(peaks).T

在循环中，我们首先调用findpeak函数找到当前点的peak，然后遍历所有已经存在的peak，计算当前点与它们之间的距离，如果距离小于等于r，则将该点归为已有的类别中，否则创建一个新的类别。需要注意的是，我们在labels中使用1,2,3...等正整数来表示不同的类别，而非像k-means那样使用0,1,2...等整数。