帮我写python代码，使用皮尔逊相关系数作为距离测量进行 KMeans 聚类的 Python 代码，质心的计算使用 minimize 方法，使得质心皮尔逊系数最近，然后再用minimize方法将其放大使其欧式距离也最近。

好的，以下是使用皮尔逊相关系数作为距离测量进行 KMeans 聚类的 Python 代码，质心的计算使用 minimize 方法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from scipy.optimize import minimize


def pearson_similarity(x, y):
    # 计算皮尔逊相关系数
    return np.corrcoef(x, y)[0, 1]


def kmeans_pearson(data, k):
    # 计算数据点之间的皮尔逊相关系数
    dists = squareform(pdist(data, metric=pearson_similarity))

    # 随机选择 k 个点作为初始质心
    centroids_idx = np.random.choice(np.arange(len(data)), k, replace=False)
    centroids = data[centroids_idx]

    # 迭代聚类过程
    while True:
        # 计算每个点到质心的距离
        labels = np.argmin(dists[:, centroids_idx], axis=1)

        # 更新质心位置
        for i in range(k):
            idx = np.where(labels == i)[0]
            if len(idx) == 0:
                continue
            centroids[i] = minimize(lambda x: np.sum(dists[np.ix_(idx, idx)].reshape(-1) * x),
                                     [1.0] * len(idx),
                                     method='SLSQP',
                                     bounds=[(0.0, None)] * len(idx),
                                     constraints=[{'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1.0}]).x

        # 如果质心没有变化，则停止迭代
        if np.allclose(centroids, data[centroids_idx]):
            break
        centroids_idx = np.argmin(squareform(pdist(centroids, metric=pearson_similarity)), axis=1)

    # 用 minimize 方法将质心放大使其欧式距离也最近
    for i in range(k):
        centroids[i] = minimize(lambda x: np.sum((data - x) ** 2, axis=1),
                                 centroids[i],
                                 method='L-BFGS-B',
                                 bounds=[(None, None)] * len(centroids[i])).x

    return centroids, labels

其中 `data` 是输入数据，`k` 是聚类的个数。该函数返回质心和每个数据点对应的标签。