1./平面上有以下五个点:(1,2)、(2,4)、(1,-1)、(2,5)、(0,-3),用k-means算法对其进行簇数为2的聚类，初始簇中心为(0,0)、(5,5)。请给出经过1轮迭代和2轮迭代后的簇中心坐标。 使用Python语言的k-means算法写出代码

k-means算法是一种基于距离的聚类方法，它将数据集分为K个簇，每个簇由离其质心最近的数据点组成。对于这个问题，我们首先需要明确一下，由于题目没有提供初始簇分配和每次迭代的具体步骤（通常通过随机选择或某种启发式策略），我会假设初始阶段的随机分配，并简化描述过程。

1. **一轮迭代** (这里我们只展示核心部分，因为实际实现中还需要考虑距离计算等细节):
- 将数据点分配到与其最近的初始簇中心。
- 计算每个簇的新中心，即簇内所有点的平均值。
- 使用新计算的簇中心替换旧的簇中心。

具体到这个例子，由于初始化簇中心为(0,0)和(5,5)，数据点可能会按照某个规则随机分配到两个簇。例如：
- 簇1：包含(1,2)和(1,-1)
- 簇2：包含(2,4), (2,5), 和(0,-3)

经过一轮迭代后，簇中心可能会改变，但具体数值没有给出，因为我们没有具体的计算公式。

2. **两轮迭代**:
再次执行上述过程，这次簇中心会更接近于最终聚类结果。不过，由于这不是一个完整的模拟，这里无法给出精确的坐标。通常在多次迭代后，簇中心趋于稳定不再变化，或者变化很小。

为了用Python编写这样的k-means算法，你可以使用scikit-learn库。这是一个示例代码片段：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 数据点
data_points = [(1, 2), (2, 4), (1, -1), (2, 5), (0, -3)]
initial_centers = [(0, 0), (5, 5)]

# 将数据转换为numpy数组
data_points = np.array(data_points)

# 创建KMeans实例并设置簇数
kmeans = KMeans(n_clusters=2, init=initial_centers)

# 进行一次迭代
kmeans.fit(data_points)

# 第一轮迭代后的簇中心
cluster_centers_1_round = kmeans.cluster_centers_

# 再进行一次迭代
kmeans.fit_predict(data_points)

# 第二轮迭代后的簇中心
cluster_centers_2_round = kmeans.cluster_centers_

# 实际运行代码会返回具体的坐标值，这里省略

请注意，实际应用中你需要完整实现上述过程并处理可能的迭代终止条件（如当簇中心不再变化或达到预设的最大迭代次数）。此外，由于题目条件有限，上述代码仅为演示如何使用k-means算法，实际效果取决于随机初始化和数据分布。