K-means (к-средних) кластеризация

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
x = [39.41723,  39.756065,  40.368254,  41.154703,  40.195698,  39.940795,  41.129726,  40.067598,  39.705654,  40.193159,  40.257899,  39.82696,   40.194204,  40.069023,  40.392714,  39.888213,  40.125922,  40.48876,   39.611413,  39.746618,  40.092546,  38.916944,  38.672639,  40.095974,  40.627279,  38.144147,  38.835686,  37.024099,  40.681762,  37.865636,  38.28246,   38.553157,  36.673984,  37.772666,  39.123373,  38.143741,  36.996754,  37.354239,  37.662819,  39.694437,  38.909139,  37.439632,  42.021579,  44.145504,  44.687725,  43.476183,  41.704484,  44.897084,  43.618383,  41.96268,   41.530216,  41.208532,  42.825814,  42.996426,  42.000845,  46.866602,  46.70085,   47.551731,  46.586794,  47.331922,  45.686063,  41.08056,   39.999301,  40.588755,  40.739902,  39.094506]
y = [47.098625, 47.149491,  48.053909,  48.199755,  47.815068,  48.050114,  48.172159,  48.116712,  47.204865,  48.04591,   48.329826,  47.229433,  48.15691,   47.482597,  48.922104,  47.807932,  48.047976,  48.185603,  47.249161,  47.244413,  47.881827,  47.262486,  47.693759,  47.440338,  48.030066,  44.881116,  44.890719,  45.205948,  45.455708,  44.753303,  46.716486,  44.860962,  45.34015,   44.735996,  45.044717,  45.231549,  45.281169,  45.286053,  44.840083,  45.224849,  44.908965,  45.120365,  44.14461,   44.786262,  43.038022,  44.168616,  45.362005,  43.319836,  43.490849,  44.630788,  45.441221,  45.487973,  45.344744,  44.050084,  45.055334,  43.205977,  43.849393,  42.898074,  43.262709,  43.053808,  43.307465,  45.000473,  43.397636,  44.909497,  44.639381,  44.109061]
data = list(zip(x, y))
print(data)
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(data)
 
plt.scatter(x, y, c=kmeans.labels_)
plt.show()

centroids = kmeans.cluster_centers_ 
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', s=200, marker='X', label='center')