编程实现K-mcans算法针对UCI的waveform数据集中每 类数据取100个， 对一副无噪人工合成困使进行分割

K-means算法是一种常用的聚类分析方法，用于将数据集划分为预设数量的簇，每个簇内的数据点相似度较高。在UCI的waveform数据集中，该算法可以用来将音频波形样本按照其特征分成几个类别，假设你想选择每个类别100个样本。

以下是使用Python的sklearn库实现K-means算法对Waveform数据集进行处理的一个简单步骤：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集（假设waveform数据集已经存在）
data = fetch_openml('waveform', version=1)  # 可能需要下载数据集第一次
X = data.data
y = data.target  # 这里 y 是类别标签，如果你有100个样本需求，需提前挑选或者调整采样策略

# 将数据分为训练集和测试集，这里我们只用训练集，因为我们要的是每个类别的前100个样本
train_size_per_class = 100
per_class_samples, _ = np.split(X[y.argsort()], [train_size_per_class])  # 根据类别排序并分隔

# 确定类别数K（这里假设你已经有了K值）
k = ...  # 例如，如果你想分为5类，k = 5

# 使用KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(per_class_samples)

# 获取每个类别的中心（聚类结果）
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

# 数据分割完成后的结果可以用cluster_centers来表示每个类别的平均样本特征