不用Scikit-learn库，应用K-Means聚类算法描述多个C原子在晶胞空间中的分布情况，如排列方式这种，具体代码

以下是一个基于Python和Numpy库的K-Means聚类算法示例代码，用于描述多个C原子在晶胞空间中的分布情况：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 读取POSCAR文件
with open('POSCAR', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 提取晶格矢量和C原子坐标
lattice = np.array([list(map(float, lines[i].split())) for i in range(2, 5)])
coords = np.array([list(map(float, line.split())) for line in lines[8:]])

# 提取C原子的坐标
C_coords = coords[coords[:, 3] == 6][:, :3]

# 初始化聚类中心
n_clusters = 3
centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)]

# 迭代聚类
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
    # 计算每个C原子到聚类中心的距离
    distances = cdist(C_coords, centers)

    # 分配聚类标签
    labels = np.argmin(distances, axis=1)

    # 更新聚类中心
    for j in range(n_clusters):
        centers[j] = np.mean(C_coords[labels == j], axis=0)

# 输出聚类结果和聚类中心
print('C原子聚类结果：')
for i in range(len(C_coords)):
    print('C{}: ({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})，聚类标签：{}'.format(
        i+1, C_coords[i][0], C_coords[i][1], C_coords[i][2], labels[i]+1))
print('聚类中心：')
for i in range(len(centers)):
    print('聚类{}中心：({:.3f}, {:.3f}, {:.3f})'.format(i+1, centers[i][0], centers[i][1], centers[i][2]))

以上代码将POSCAR文件中的C原子坐标作为输入，使用K-Means聚类算法将它们分成3组，并输出聚类结果和聚类中心。需要根据具体情况设置n_clusters参数和max_iter参数，以确定聚类的数量和最大迭代次数。

需要注意的是，由于K-Means算法对于初始聚类中心的选择比较敏感，因此可以使用多次随机初始化的方法来提高聚类结果的稳定性。可以在迭代前随机初始化聚类中心，并多次迭代以寻找最优解。