KMeans函数的参数python，请举例说明

KMeans函数是Python中用于聚类分析的函数，其参数包括n_clusters、init、n_init、max_iter、tol、precompute_distances、verbose、random_state、copy_x、n_jobs、algorithm、和metric等。其中，n_clusters表示聚类的数量，init表示初始化聚类中心的方法，n_init表示初始化聚类中心的次数，max_iter表示最大迭代次数，tol表示收敛阈值，precompute_distances表示是否预先计算距离，verbose表示是否输出详细信息，random_state表示随机数种子，copy_x表示是否复制输入数据，n_jobs表示并行计算的数量，algorithm表示聚类算法的选择，metric表示距离度量的选择。例如，以下代码使用KMeans函数对数据进行聚类：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
print(kmeans.labels_)