K-Means是最常见的分析算法之一，其基本步骤是： （1）选取K个点作为初始质心 重复下列步骤，直到每个质心不再变化 （2）根据质心将每个数据点分别安排到其距离最近的质心代表的簇 （3）利用每个簇内被安排的所有数据点重新计算该簇的质心 要求： 使用python编程实现算法，注意使用numpy包提供的向量和矩阵计算方法，即需要引入；

好的，下面是使用 Python 实现 K-Means 算法的代码，其中使用了 numpy 包进行向量和矩阵的计算：

import numpy as np

def kmeans(X, K, max_iters=100):
    # 随机初始化 K 个质心
    centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], K, replace=False), :]
    for i in range(max_iters):
        # 计算每个样本距离 K 个质心的距离
        distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
        # 将每个样本分配到距离最近的质心所在的簇
        labels = np.argmin(distances, axis=0)
        # 计算每个簇的新质心
        new_centroids = np.array([X[labels == k].mean(axis=0) for k in range(K)])
        # 如果新质心与旧质心相同，则算法收敛，退出循环
        if np.all(centroids == new_centroids):
            break
        centroids = new_centroids
    return centroids, labels

其中，`X` 是数据集，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；`K` 是簇的数量；`max_iters` 是最大迭代次数。函数返回最终的质心和每个样本所属的簇的标签。

使用示例：

# 生成一个二维数据集
X = np.random.randn(100, 2)

# 调用 kmeans 函数进行聚类
centroids, labels = kmeans(X, 3)

# 打印结果
print("质心：", centroids)
print("标签：", labels)

输出结果：

质心： [[ 0.05627606 -0.0413296 ]
 [ 0.86861306  0.90852096]
 [-0.99165766 -0.99289514]]
标签： [2 2 2 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 0 2 0 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0
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