通过sklearn中的make_blobs函数生成数据集，进行聚类操作，使用KMeans以外的算法完成聚类，并进行可视化

好的，我明白了您的要求。对于您的问题，除了KMeans，还有很多聚类算法可以使用，如DBSCAN和层次聚类等。下面是一种使用DBSCAN算法进行聚类的方法：

1. 使用sklearn中的make_blobs函数生成数据集，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=6, random_state=42)

2. 对数据进行DBSCAN聚类，代码如下：

from sklearn.cluster import DBSCAN

db = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
db.fit(X)
labels = db.labels_

3. 对聚类结果进行可视化，代码如下：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title("DBSCAN Clustering")
plt.show()

完成上述代码后，您可以得到一个带有聚类标签的散点图，其中不同颜色的点表示不同的聚类簇。注意，DBSCAN算法不需要指定聚类簇的数量，而是根据数据点的密度自动确定簇的数量和形状。