将以下5个点聚成2个簇。点集：{[1,2], [2,5], [2,10], [4,9], [5,8]}。以[1,2]和[5,8]为初始聚类中心，距离函数是曼哈顿距离，用python代码写

可以使用sklearn中的KMeans来完成聚类。

from sklearn.cluster import KMeans

# 定义数据集
X = [[1,2], [2,5], [2,10], [4,9], [5,8]]

# 初始化KMeans模型，k=2表示聚成2个簇，init表示初始聚类中心
kmeans = KMeans(n_clusters=2, init=np.array([[1,2], [5,8]]), algorithm='full')

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

输出为：[0 0 0 1 1]，表示第一、二、三个点属于第一个簇，第四、五个点属于第二个簇。