如何对折线图进行kmeans聚类，请给我实现这个结果的代码

以下是对折线图进行kmeans聚类的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))
y2 = np.cos(x) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))
data = np.vstack((y1, y2)).T

# 进行kmeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)
labels = kmeans.labels_

# 绘制原始数据和聚类结果
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x, y1, c=labels)
plt.scatter(x, y2, c=labels)
plt.show()

该示例代码生成了一个包含两条折线的示例数据，然后使用sklearn库中的KMeans算法进行聚类，并将聚类结果的标签用颜色表示出来。最后将原始数据和聚类结果绘制在同一张图中。