有以下报错，n_classes(5) * n_clusters_per_class(2) must be smaller or equal 2**n_informative(2)=4，请给出正确代码

这个错误信息是在使用`KMeans`聚类算法时遇到的问题，它表明您试图划分的类别数量(`n_classes`)乘以每个类别下的簇的数量(`n_clusters_per_class`)大于或等于`n_informative`特征的2的幂次方。`n_informative`代表可用于区分类别的非冗余特征数。

例如，如果`n_classes`是5，`n_clusters_per_class`是2，而`n_informative`是2，那么总簇数将是`5 * 2 = 10`。但是，由于`2**2`等于4，这意味着最多只能用4个独特的方式来划分数据，无法满足10个簇的要求。

修复这个问题的方法之一是调整`n_clusters_per_class`，使其小于等于`n_informative`的2的幂次减去1，或者减少类别数量。另一种解决方案是增加`n_informative`，以便有更多的特征用于区分。

这里是修正后的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 假设我们已经有了特征矩阵X和对应的类别标签y
X = ...  # 特征数据
y = ...  # 类别标签

# 获取n_classes和n_informative
n_classes = len(np.unique(y))
n_informative = len([i for i in range(X.shape[1]) if np.abs(X[y==i].mean(axis=0)).sum() > 0])

# 计算最大允许的簇数（注意这里的计算方式）
max_clusters = (2 ** n_informative) - 1

if n_classes * n_clusters_per_class > max_clusters:
    n_clusters_per_class = int(max_clusters // n_classes)  # 或者尝试其他合适的值，如 floor(sqrt(max_clusters))

kmeans = KMeans(n_clusters=n_classes * n_clusters_per_class, random_state=42)
kmeans.fit(X)

在这里，我们假设每个类别都有非零均值的特征，`np.abs(X[y==i].mean(axis=0)).sum()`检查了每个类别的平均值是否非零。实际应用中，可能会有不同的方式来确定`n_informative`。