K-means聚类：n_clusters和random_state参数的影响

尝试改变'n_clusters'和'random_state'可以观察到K-means聚类算法的效果是否发生变化。

'n_clusters'是K-means算法中的聚类簇数，它决定了将数据集划分为多少个聚类簇。增加或减少'n_clusters'会改变聚类的粒度。当'n_clusters'增加时，会产生更多的聚类簇，每个簇的样本数会减少，可能会更细致地揭示数据的内在结构。相反，当'n_clusters'减少时，会产生更少的聚类簇，每个簇的样本数会增加，可能会更好地捕捉到整体的数据趋势。

'random_state'是K-means算法中的随机种子，它决定了每次运行K-means算法时的随机初始值。通过固定'random_state'的值，可以使得每次运行K-means算法得到相同的结果，便于结果的可重复性比较。当'random_state'的值不同时，每次运行K-means算法得到的结果可能会有所不同。

因此，通过改变'n_clusters'和'random_state'的值，可以观察到不同的聚类效果和结果的变化。