对于每一类数字，计算属于这一类的所有sample的均值输入向量z ̅=1/N ∑_(i=1)^N▒z_i ,之后利用reshape()函数逆转化为28*28的均值输入X ̅利用转换后的输入向量x，利用KMeans()函数进行非监督学习K-均值聚类，设定聚类个数为10,random_state为一0，其余参数默认。对于每个聚类，获得该聚类的平均灰度图像

这个任务需要对每个数字类别进行以下步骤：

1. 计算该类别所有样本的均值输入向量z ̅=1/N ∑_(i=1)^N▒z_i。
2. 利用reshape()函数将z ̅逆转化为28*28的均值输入X ̅。
3. 利用KMeans()函数进行非监督学习K-均值聚类，设置聚类个数为10，random_state为10，其余参数默认。
4. 对于每个聚类，获得该聚类的平均灰度图像。

以下是代码实现：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = np.load('data.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 定义数字类别
num_classes = 10

# 对每个数字类别进行处理
for i in range(num_classes):
    # 选出该类别的所有样本
    class_data = data[labels == i]
    
    # 计算该类别所有样本的均值输入向量
    mean_z = np.mean(class_data, axis=0)
    
    # 将均值输入向量逆转化为28*28的均值输入
    mean_x = mean_z.reshape((28, 28))
    
    # 进行KMeans聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=10).fit(class_data)
    
    # 获得每个聚类的平均灰度图像
    cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
    cluster_images = cluster_centers.reshape((10, 28, 28))
    
    # 可视化结果
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    plt.subplot(11, 1, 1)
    plt.imshow(mean_x, cmap='gray')
    plt.axis('off')
    for j in range(10):
        plt.subplot(11, 10, 11 + j + 10 * i)
        plt.imshow(cluster_images[j], cmap='gray')
        plt.axis('off')
    plt.show()

这段代码将每个数字类别的均值输入向量和每个聚类的平均灰度图像可视化出来，可以直观地观察到KMeans聚类的效果。