type object 'KMeans' has no attribute 'labels_'

这个错误通常发生在使用 scikit-learn 库的 KMeans 聚类算法时，可能是因为没有调用 KMeans 的 fit 方法进行训练，或者训练数据的维度不正确。一般情况下，应该先对数据进行处理，确保数据的格式正确，然后再进行聚类算法的训练和预测。

以下是一个示例代码，可以参考一下：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=42)

# 创建 KMeans 算法实例
kmeans = KMeans(n_clusters=4)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 进行预测
labels = kmeans.predict(X)

在这个示例代码中，首先使用 make_blobs 函数创建了一个包含 1000 个样本数据的数据集。然后创建了一个 KMeans 算法实例，将其聚类数量设置为 4。接着调用算法的 fit 方法对数据进行训练，最后使用 predict 方法对数据进行预测，得到聚类标签。