生成一段python的无监督三分类代码

好的，以下是一段简单的无监督三分类代码，使用KMeans算法：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成数据
data = np.random.rand(100, 2)

# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

# 预测结果
labels = kmeans.predict(data)

# 打印结果
print(labels)

这段代码使用numpy生成了100个二维的随机数据点，然后使用sklearn中的KMeans算法进行训练和预测，最后输出每个数据点所属的类别标签。这里设置类别数为3，即进行三分类。