K-Means质心在3D聚类图中不可见。

在3D聚类图中显示K-Means质心，可以使用以下代码：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建3D数据集
X = np.random.rand(100, 3)

# 通过K-Means聚类算法聚类数据
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 运行以下语句以查看聚类中心
print(kmeans.cluster_centers_)

# 创建3D图表
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 使用K-Means聚类进行颜色编码
colormap = np.array(['r', 'g', 'b'])
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=colormap[kmeans.labels_], s=60)

# 显示K-Means质心
ax.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], kmeans.cluster_centers_[:, 2], marker='*', s=1000, c='y')

# 设置图表参数
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.show()

运行上述代码将显示K-Means质心在聚类图中。