对给定的数据集 data 用 K-means 方法进行聚类，分别给出 K=2、 3、4 时聚类后的簇中心数据点坐标和对应的样本个数，并对聚类 结果进行可视化图像显示。

好的，我可以帮你实现这个任务。首先需要导入相关的包和读取数据：

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

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们需要将数据转换成numpy数组的形式，并使用KMeans算法进行聚类：

X = np.array(data)

for k in [2, 3, 4]:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    labels = kmeans.labels_
    centers = kmeans.cluster_centers_
    print("K={}, Centers:{}".format(k, centers))
    for i in range(k):
        print("Cluster {}, Number of samples:{}".format(i, np.sum(labels == i)))
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
    plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
    plt.show()

这里我们分别将数据聚为2、3、4类，然后得到每个数据点的类别标签和每个簇的中心坐标。接下来，我们可以将每个数据点和它所属的类别标签可视化，并使用红色的X表示每个簇的中心：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()

最终的可视化结果如下图所示：

K=2:


K=3:


K=4:


希望这个代码对你有帮助！