降维后的数据保存在iris_pca_self.csv

好的，以下是修改后的 Python 代码：

import numpy as np

# 步骤 3.6：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris_pca_self.csv', delimiter=',')

# 步骤 3.7：按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（取 K=2）
K = 2
n_samples, n_features = data.shape
centers = np.zeros((K, n_features))
labels = np.zeros(n_samples)

# 随机初始化聚类中心
for i in range(K):
    centers[i] = data[np.random.choice(range(n_samples))]
    
# 迭代计算聚类中心和样本所属簇编号
for _ in range(100):
    for i in range(n_samples):
        distances = np.linalg.norm(data[i] - centers, axis=1)
        labels[i] = np.argmin(distances)
    for j in range(K):
        centers[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0)

# 输出聚类结果
print('各样本的所属簇编号：', labels.astype(int))
print('各簇的聚类中心向量：', centers)

这里将数据集文件名修改为 `iris_pca_self.csv`，并使用逗号作为分隔符读入数据集。然后按照之前的步骤进行 Kmeans 聚类，最后输出聚类结果。