algorithm = (KMeans(n_clusters = 6 ,init='k-means++', n_init = 10 ,max_iter=300, tol=0.0001, random_state= 0 , algorithm='elkan') ) algorithm.fit(X1) centroids1 = algorithm.cluster_centers_ labels1 = algorithm.labels_ print(labels1) 把centroids使用t-sne降维

好的，下面是将 centroids1 使用 t-SNE 降维的代码：

from sklearn.manifold import TSNE

# 使用t-SNE将centroids1降维到2维
tsne = TSNE(n_components=2)
centroids_tsne = tsne.fit_transform(centroids1)

# 打印降维后的结果
print(centroids_tsne)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 TSNE 类来将 centroids1 降维到 2 维，并将结果保存在 centroids_tsne 变量中。最后，通过打印 centroids_tsne 可以查看降维后的结果。需要注意的是，t-SNE 降维算法的可视化效果通常更好，因此建议将降维结果可视化出来以更好地理解数据的结构和特征。