使用Python，完成K-means算法的程序实现

好的，以下是使用Python实现K-means算法的程序：

import numpy as np
import random

def kmeans(data, k):
    # 随机初始化k个中心点
    centers = random.sample(data, k)
    while True:
        # 创建k个空簇
        clusters = [[] for _ in range(k)]
        # 遍历每个数据点，将其归入距离最近的簇
        for point in data:
            distances = [np.linalg.norm(point - center) for center in centers]
            closest_center = np.argmin(distances)
            clusters[closest_center].append(point)
        # 计算新的中心点
        new_centers = []
        for cluster in clusters:
            new_center = np.mean(cluster, axis=0)
            new_centers.append(new_center)
        # 如果中心点没有变化，则结束迭代
        if np.allclose(centers, new_centers):
            break
        centers = new_centers
    return clusters

其中，data是数据集，k是簇的个数。程序首先随机初始化k个中心点，然后在一个while循环中迭代执行以下步骤：

1. 创建k个空簇；
2. 遍历每个数据点，将其归入距离最近的簇；
3. 计算新的中心点；
4. 如果中心点没有变化，则结束迭代。

最后，程序返回簇的列表，其中每个簇都是一个列表，包含该簇中的所有数据点。