写一段用K-Means聚合数据的代码

下面是一个简单的 Python 代码示例，用 K-Means 聚合数据：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 使用 K-Means 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

在这个例子中，我们使用 `sklearn.cluster.KMeans` 类来执行 K-Means 聚类。我们首先生成了一个 100 行、2 列的随机数据 `X`。然后，我们执行 K-Means 聚类，将 `n_clusters` 参数设置为 3，表示我们希望将数据分为 3 类。最后，我们输出了聚类结果，其中每个数据点被分配到了一个聚类标签（0、1 或 2）中。