---

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# Исходный массив данных
X = np.array([
    [5, 3],
    [10, 15],
    [15, 12],
    [24, 10],
    [30, 45],
    [85, 70],
    [71, 80],
    [60, 78],
    [55, 52],
    [80, 91]
])

# Экспериментируем с количеством кластеров
for k in [2, 3, 4]:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0, n_init=10)
    labels = kmeans.fit_predict(X)

    print(f"\nКоличество кластеров: {k}")
    print("Метки кластеров:", labels)
    print("Центры кластеров:")
    print(kmeans.cluster_centers_)

    plt.figure(figsize=(6, 5))
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='rainbow', s=80)

    # Отображаем центры кластеров
    plt.scatter(
        kmeans.cluster_centers_[:, 0],
        kmeans.cluster_centers_[:, 1],
        c='black',
        marker='X',
        s=200,
        label='Центры кластеров'
    )

    plt.title(f'Кластеризация K-средних, k = {k}')
    plt.xlabel('Признак 1')
    plt.ylabel('Признак 2')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()