帮我用python写代码，使用皮尔逊相关系数作为距离来kmeans聚类。

好的，以下是使用皮尔逊相关系数作为距离来kmeans聚类的Python代码：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
data = np.random.rand(50, 10)

# 定义皮尔逊相关系数作为距离的函数
def pearson_distance(x, y):
    r, _ = pearsonr(x, y)
    return 1 - r

# 使用KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++', algorithm='full',
                metric=pearson_distance)
kmeans.fit(data)

# 打印聚类结果
print(kmeans.labels_)

在上面的代码中，我们首先生成了一组随机数据，然后定义了一个名为`pearson_distance`的函数，该函数使用`scipy.stats`模块中的`pearsonr`函数计算两个向量的皮尔逊相关系数，并将其转换为距离。

接下来，我们使用`sklearn.cluster`模块中的`KMeans`类来进行聚类，将距离度量指定为刚刚定义的`pearson_distance`函数即可。最后，我们打印出聚类结果。

希望这个代码能够帮到你！