步骤 3.8：调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化 输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示）。（也可以调用其他第三方库进行样 本的可视化）

好的，以下是修改后的 Python 代码，用 Matplotlib 绘制聚类结果的散点图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 步骤 3.6：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris_pca_self.csv', delimiter=',')

# 步骤 3.7：按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（取 K=2）
K = 2
n_samples, n_features = data.shape
centers = np.zeros((K, n_features))
labels = np.zeros(n_samples)

# 随机初始化聚类中心
for i in range(K):
    centers[i] = data[np.random.choice(range(n_samples))]
    
# 迭代计算聚类中心和样本所属簇编号
for _ in range(100):
    for i in range(n_samples):
        distances = np.linalg.norm(data[i] - centers, axis=1)
        labels[i] = np.argmin(distances)
    for j in range(K):
        centers[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0)

# 输出聚类结果
print('各样本的所属簇编号：', labels.astype(int))
print('各簇的聚类中心向量：', centers)

# 步骤 3.8：调用 Matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出
colors = ['r', 'b']
for i in range(n_samples):
    plt.scatter(data[i, 0], data[i, 1], c=colors[int(labels[i])])
for j in range(K):
    plt.scatter(centers[j, 0], centers[j, 1], marker='*', s=150, c='k')
plt.show()

这里使用 Matplotlib 的 scatter 函数绘制聚类结果的散点图。首先，我们将每个样本的颜色根据其所属簇的编号进行了区分。其中，红色表示编号为 0 的簇，蓝色表示编号为 1 的簇。然后，我们将聚类中心用星号标记，并使用黑色进行了填充。最后，使用 plt.show() 函数显示图像。

你可以在本地运行这段代码，查看聚类结果的可视化输出。