from sklearn.cluster import KMeans

这是一个Python代码段，它从sklearn包中导入了KMeans聚类算法。在使用这个算法之前，需要先安装sklearn包。KMeans算法是sklearn包中的一个模块，它提供了一个KMeans类，可以用于对数据进行聚类。使用该类需要先实例化一个对象，然后调用该对象的fit方法，将数据作为参数传入。在聚类完成后，可以使用该对象的predict方法对新数据进行预测。例如：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成数据
X = np.random.randn(100, 2)

# 实例化KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测新数据
y_pred = kmeans.predict(X)

上述代码中，我们生成了一个包含100个样本、2个特征的数据集X，然后实例化了一个KMeans对象，并将n_clusters参数设置为3，表示要将数据聚成3类。接着，我们调用fit方法对数据进行训练，然后使用predict方法对数据进行预测，并将预测结果存储在变量y_pred中。