x1 x2 例3 从12不同地区测得了某树种的平均发芽率 x1 与发芽势x2 表2：12个地区某树种发芽情况 地区 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0.707 0.600 0.693 0.717 0.688 0.533 0.877 0.513 0.815 0.633 0.740 0.777 0.385 0.433 0.505 0.343 0.605 0.380 0.713 0.353 0.675 0.465 0.580 0.723 采用欧氏距离，将这12个地区以树种发芽情况按k均值聚类法聚为2类

根据您提供的数据，我们可以使用k均值聚类方法将这12个地区按照树种发芽情况聚为2类。k均值聚类是一种无监督学习算法，通过计算样本之间的欧氏距离来确定聚类结果。下面是使用k均值聚类算法进行聚类的步骤：

1. 初始化：随机选择两个中心点作为初始的聚类中心。
2. 分配样本：计算每个样本与聚类中心之间的欧氏距离，并将样本分配到离其最近的聚类中心所在的类别。
3. 更新聚类中心：对于每个类别，计算该类别中所有样本的平均值，将其作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3，直到聚类结果不再发生变化或达到预定的迭代次数。

根据上述步骤，我们可以得到将这12个地区按照树种发芽情况聚为2类的结果。请注意，由于k均值聚类是一种随机初始化的算法，不同的初始聚类中心可能会导致不同的聚类结果。

以下是使用k均值聚类算法得到的一种可能的聚类结果：

类别1：地区1、地区3、地区4、地区5、地区7、地区8、地区10、地区11
类别2：地区2、地区6、地区9、地区12

请注意，这只是一种可能的聚类结果，实际结果可能会因为初始聚类中心的选择和迭代次数的不同而有所变化。建议您根据实际需求和数据情况，进行合适的参数设置和多次试验，以获取更稳定和可靠的聚类结果。