原始问题：
有序聚类分析法代码
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成随机数据
data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)
# 使用KMeans进行有序聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=4, init='random', n_init=10, max_iter=300, random_state=42)
kmeans.fit(data)
# 输出聚类结果
print("聚类标签：", kmeans.labels_)
print("聚类中心：", kmeans.cluster_centers_)
Prev：拟合数据和预测的Python代码