对已知的8个坐标点进行聚类的kmeans，并输出图

好的，以下是对已知的8个坐标点进行聚类的K-means算法的Python实现示例，并输出图形：

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

# 已知的8个坐标点
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0], [7, 2], [7, 4]])

# 定义聚类个数
n_clusters = 2

# 创建KMeans对象并进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)

# 打印聚类中心点
print("Cluster centers:", kmeans.cluster_centers_)

# 打印聚类标签
print("Cluster labels:", kmeans.labels_)

# 绘制聚类结果图形
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=100, color='red')
plt.show()

在这个示例中，我们首先定义了8个坐标点，然后定义聚类个数为2，创建KMeans对象并对数据进行训练。然后使用Matplotlib绘制聚类结果图形，其中不同颜色的点表示不同的聚类，红色点表示聚类中心。执行代码后，会弹出图形窗口显示聚类结果。