这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类实现了 K-Means 聚类算法，将数据 arr 分成 2 类。其中，init='k-means++' 表示使用改良的 K-Means++ 算法进行初始化，random_state=0 表示设置随机数种子，保证可复现性。KMeans 类的 fit 方法用于拟合数据并进行聚类，返回一个 KMeans 对象。

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', random_state=0)
kmeans.fit(arr)

在这段代码中，`n_clusters=2` 表示将数据聚成 2 类，`arr` 是一个数组，其中存储了待聚类的数据。在 K-Means 算法中，首先需要确定聚类的个数 k，然后从数据集中随机选取 k 个点作为初始的聚类中心。K-Means++ 算法是 K-Means 算法的改良版，其主要解决了初始聚类中心的选择问题。在 K-Means++ 算法中，第一个聚类中心是从数据集中随机选取的，后面每个聚类中心则是根据已有的聚类中心离其最远的点。随机数种子 `random_state=0` 是为了确保每次运行时选取的初始聚类中心都一样，以便于比较不同算法的效果。