选择合适的聚类方法，将shuxuejianmo_data.csv内的点聚类成两类，解释你使用的方法（数学依据），并展示聚类后得到的散点图（不同点集用不同颜色标出）。写出相应的python代码

如上一题所述，我选择K-Means聚类方法，使用Python中的scikit-learn库实现K-Means聚类算法，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据集
data = pd.read_csv('shuxuejianmo_data.csv', header=None)
X = np.array(data)

# 使用K-Means聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='random', n_init=10, max_iter=300, tol=1e-4, random_state=0)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[y_kmeans == 0, 0], X[y_kmeans == 0, 1], s=50, c='red', label='Cluster 1')
plt.scatter(X[y_kmeans == 1, 0], X[y_kmeans == 1, 1], s=50, c='blue', label='Cluster 2')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=100, c='black', label='Centroids')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

代码中，首先读取数据集，然后使用K-Means聚类算法将数据集聚类为两类，并将聚类结果可视化。其中，`n_clusters`参数指定聚类的类别数，`init`参数指定初始聚类中心的选择方式，`n_init`参数指定随机初始化聚类中心的次数，`max_iter`参数指定最大迭代次数，`tol`参数指定收敛阈值，`random_state`参数指定随机数种子以保证结果的可重复性。