输出代码：随机创建不同二维数据集作为训练集，并结合k-means算法将其聚类

好的，下面是 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机二维数据集
def generate_data(num_samples, num_clusters):
    X = []
    y = []
    for i in range(num_clusters):
        center = np.random.rand(2) * 10
        X_cluster = np.random.randn(num_samples, 2) + center
        y_cluster = [i] * num_samples
        X.extend(X_cluster)
        y.extend(y_cluster)
    return np.array(X), np.array(y)

# 聚类
def kmeans_clustering(X, num_clusters):
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
    kmeans.fit(X)
    return kmeans.labels_

# 测试
X, y = generate_data(1000, 5)
labels = kmeans_clustering(X, 5)
print(labels)

这段代码首先定义了一个函数 `generate_data`，用于生成随机的二维数据集。其中 `num_samples` 表示每个簇中的样本数量，`num_clusters` 表示簇的数量。

然后定义了一个函数 `kmeans_clustering`，用于对数据进行聚类。其中 `X` 表示数据集，`num_clusters` 表示簇的数量。

最后在测试代码中，生成了一个包含 1000 个样本、5 个簇的数据集，然后使用 `kmeans_clustering` 对数据进行聚类，并输出了聚类的结果。