帮我编辑一个使用K-means对mnist数据集进行聚类的Python代码

好的，下面是使用K-means对mnist数据集进行聚类的Python代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载数据集
digits = load_digits()
data = digits.data

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(data)
labels = kmeans.labels_

# 输出结果
print(labels)

需要注意的是，这段代码会将mnist数据集聚成10类，并且打印出每个样本所属的类别。如果需要改变聚类的类别数，可以修改`n_clusters`参数的值。另外，该代码并没有对聚类结果进行可视化，如果需要可视化聚类结果，可以借助matplotlib等Python绘图库实现。