K-Means 聚类是统计机器学习中最经典的聚类算法之一，本节将向大家介绍在 Python 中使用 Scikit-Learn 相关工具对数据样本进行 K-Means 聚类的方法与技巧。
首先，导入相关的数据运算及可视化工具库：
利用 Scikit-Learn 中的 make_blobs 工具，构建示例数据：
可以看到，我们的示例数据集由300个聚类关系相对明显的二维数据样本构成。接下来，我们导入相关的模块，利用 Scikit-Learn 中的 KMeans 工具构建模型对象并进行 K-Means 聚类：
利用下图将 K-Means 聚类的结果描绘出来，在图中，不同的颜色代表样本属于不同的聚类簇，而圆形阴影区域则表示簇中心的位置：
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