这里KMeans的底层代码可以给我用python的代码来复现吗

KMeans算法虽然不是由用户直接编写底层代码实现的，但我们可以了解其核心步骤并用Python代码来模拟它。`sklearn`库已经实现了高效的KMeans算法，但我们仍可以从头开始理解其原理。以下是简化的KMeans算法流程：

class SimpleKMeans:
    def __init__(self, n_clusters):
        self.n_clusters = n_clusters
        self.centroids = None
        self.labels_ = None

    def _initialize_centroids(self, data):
        # 随机选择初始聚类中心
        random_indices = np.random.choice(len(data), size=self.n_clusters, replace=False)
        self.centroids = data[random_indices]

    def _assign_cluster(self, point):
        # 根据欧氏距离计算点到每个聚类中心的距离，并返回最近的中心对应的标签
        distances = [np.linalg.norm(point - centroid) for centroid in self.centroids]
        return np.argmin(distances)

    def fit(self, data):
        self._initialize_centroids(data)
        while True:
            old_labels = self.labels_
            new_labels = np.apply_along_axis(self._assign_cluster, axis=0, arr=data)

            if (old_labels == new_labels).all():  # 如果所有点的标签都没变，则聚类结束
                break

            self.labels_ = new_labels
            for i in range(self.n_clusters):
                points_in_cluster = data[new_labels == i]  # 每个聚类内的点
                self.centroids[i] = np.mean(points_in_cluster, axis=0)

fit_simple_kmeans = SimpleKMeans(n_clusters=3)
fit_simple_kmeans.fit(data)

请注意，这个简化版本仅用于教学目的，实际应用中推荐使用`sklearn`等成熟的库。