一、Kmeans重要属性：cluster_centers_

重要属性 cluster_centers_：查看质心

二、尝试根据学习内容执行以下代码:

首先，我们来自己创建一个数据集。
这样的数据集是我们自己创建，所以是有标签的。

（1） 导入需要的模块、库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import make_blobs 
from sklearn.cluster import KMeans
plt.style.use('ggplot')

（2）自建数据集

#生成500*2的数据集，每一组数据可以有4个中心点，即数据集有4个标签
X, y = make_blobs(n_samples=500,
                  n_features=2,centers=4,random_state=1) 
 

（3）使用labels_查看聚好的类别

n_clusters = 3 # 设定聚类簇数
cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)
y_pred = cluster.labels_
y_pred

（4）使用cluster_centers_查看簇的质心坐标

centroid = cluster.cluster_centers_
centroid  # 3个簇的质心坐标
centroid.shape 

问题： 尝试输出3个簇的质心坐标