请用具体的数据，利用K-mans的算法分析，给出代码示例

K-means 算法是一种聚类算法，可以将数据集分成 K 个不同的类别。

以下是使用 Python 实现 K-means 算法的示例代码：

import numpy as np

def kmeans(X, k, max_iters=100):
    m, n = X.shape
    centroids = X[np.random.choice(m, k, replace=False), :]
    for i in range(max_iters):
        # 计算每个样本距离每个聚类中心的距离
        distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - centroids, axis=2)
        # 找到距离最近的聚类中心
        labels = np.argmin(distances, axis=1)
        # 更新聚类中心
        for j in range(k):
            centroids[j, :] = np.mean(X[labels == j, :], axis=0)
    return labels, centroids

其中，`X` 是一个 `m x n` 的矩阵，表示数据集，`k` 表示需要聚类的类别数，`max_iters` 表示最大迭代次数。函数返回两个值，`labels` 表示每个样本所属的类别，`centroids` 表示每个聚类的中心。

以下是一个使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据集
np.random.seed(0)
X = np.vstack([np.random.randn(10, 2) + i * 10 for i in range(3)])

# 聚类
labels, centroids = kmeans(X, k=3)

# 绘制聚类结果
colors = ['r', 'g', 'b']
for i in range(3):
    plt.scatter(X[labels==i, 0], X[labels==i, 1], c=colors[i])
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='k')
plt.show()

这个示例生成了一个包含 30 个样本的数据集，每个样本有两个特征。使用 K-means 算法将数据集分成 3 个类别，并绘制聚类结果。