在Python中实现K-Means算法并对给定数据集进行聚类。
一个包含1000个数据点的数据集，每个数据点有三个特征，格式为三个浮点数用逗号分隔。例如：
2.32, 1.55, 4.22
0.19, 2.16, 5.87
……
10.12, 6.43, 2.98
7.21, 8.44, 1.23
7.5, 3.22, 5.01
以下是一个简单的 Python K-Means 算法的实现，并可用于对给定的数据集进行聚类：

```python
import numpy as np

def kmeans(X, K, max_iters):
    m, n = X.shape
    centroids = X[np.random.choice(m, K, replace=False), :]
    for i in range(max_iters):
        C = []
        for j in range(K):
            C.append([])
        for x in X:
            distances = np.linalg.norm(x - centroids, axis=1)
            index = np.argmin(distances)
            C[index].append(x)
        for j in range(K):
            centroids[j] = np.mean(C[j], axis=0)
    return C, centroids
```

在上述代码中，我们首先随机选择K个质心，然后将每个样本分配到最近的质心，再重新计算质心。重复此过程直到收敛或达到最大迭代次数为止。

接下来，我们可以使用以下代码读取数据集并调用函数：

```python
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
C, centroids = kmeans(data, 5, 100)
print(C)
```

在上述代码中，我们设定了K=5，最大迭代次数为100。最后输出的C是包含5个类别的列表，每个类别是一个包含属于该类别的数据点的列表。centroids是聚类后的5个簇的质心。