用python实现少量标签获得中心点，再用kmeans聚类，样本数据特征有三类

可以使用Python中的sklearn库来实现这个任务。首先，使用少量标签来获得中心点，可以使用KMeans算法中的init参数来指定初始中心点。然后，使用KMeans算法进行聚类，将样本数据特征分为三类。具体实现可以参考以下代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 样本数据特征
X = ...

# 使用少量标签获得中心点
init_centers = ...

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init=init_centers)
kmeans.fit(X)

其中，X是样本数据特征，init_centers是少量标签获得的中心点。KMeans算法的n_clusters参数指定聚类的类别数，这里设为3。聚类完成后，可以使用kmeans.labels_属性获取每个样本所属的类别。