estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(data) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 data3 = data.cluster_centers_

这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类进行聚类分析。KMeans 是一种常用的聚类算法，它基于样本之间的欧式距离来划分聚类簇。

首先，我们构造了一个聚类器，其中 n_clusters 参数指定了聚类簇的数量为 3。然后，我们将数据 data 传入聚类器的 fit 方法中进行聚类分析。聚类结果保存在 label_pred 变量中，它是一个数组，每个元素表示对应样本所属的簇标签。最后，我们获取每个聚类簇的中心点坐标，保存在 data3 变量中。

需要注意的是，这段代码仅仅是聚类分析的一部分，还需要根据实际需求进一步分析聚类结果，比如通过可视化等方式来展示聚类效果，或者使用评价指标来评估聚类质量。