labels = np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)此句代码报错axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

抱歉，我之前的回答有误。在K中心聚类算法中，并不需要计算每个样本点到聚类中心的最小距离，因此`np.argmin(pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0], axis=1)`这行代码是不正确的。

以下是修正后的代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data

# 定义K中心聚类函数
def k_center_clustering(X, k):
    centers = [X[0]]  # 初始化聚类中心，选择第一个样本点作为初始中心
    while len(centers) < k:
        # 计算每个样本点到已有中心的最小距离
        distances = pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0]
        # 选择距离最大的样本点作为新的聚类中心
        new_center = X[np.argmax(distances)]
        centers.append(new_center)
    return np.array(centers)

# 调用K中心聚类函数
k = 3  # 聚类簇数
centers = k_center_clustering(X, k)

# 计算每个样本点到聚类中心的距离，得到每个样本所属的聚类簇
labels = pairwise_distances_argmin_min(X, centers)[0]

# 进行可视化
colors = ['red', 'blue', 'green']  # 每一类的颜色

for i in range(k):
    plt.scatter(X[labels == i, 0], X[labels == i, 1], c=colors[i], label='Cluster {}'.format(i+1))

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', marker='x', label='Cluster Centers')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('K-center Clustering on Iris Dataset')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会对鸢尾花数据集进行K中心聚类，并将聚类结果用不同颜色进行可视化。我们首先计算每个样本点到聚类中心的距离，并根据距离最小的聚类中心确定每个样本所属的聚类簇。然后，我们根据聚类簇的标签将数据点用不同颜色进行可视化。请注意，这里只取了花萼长度（Sepal Length）和花萼宽度（Sepal Width）作为可视化的特征，你可以根据需要修改代码以适应不同的数据集和可视化需求。