km = KMeans(n_clusters = 5) y_predicted = km.fit_predict(data[['Returns','Variance']]) y_predicted解释一下

这段代码使用了 Python 中的 scikit-learn 库中的 KMeans 类来进行聚类操作。其中，n_clusters = 5 表示聚类的数量为 5，即将数据集聚成 5 类。data[['Returns','Variance']] 选择了数据集中的两个特征 Returns 和 Variance 来进行聚类。km.fit_predict() 方法将选择的数据传入 KMeans 类中进行聚类，并返回一个数组 y_predicted，其中包含了每个数据点所属的聚类标签。根据这个标签可以将数据集中的每个数据点划分到对应的聚类中。