这段代码实现了使用K-means聚类算法对标准化后的数据进行聚类分析。
首先，通过np.load()函数读取已经标准化后的数据集airline_scale。然后，确定了聚类中心数目为k=5。
接下来，使用KMeans()函数创建了一个K-means模型，并指定了聚类中心数目、并行计算的任务数量以及随机种子。然后，调用fit()方法训练模型。
在输出结果部分，首先通过kmeans_model.cluster_centers_获得各个聚类中心的坐标。然后，通过kmeans_model.labels_获取每个样本点的所属聚类类别标签。
接着，通过统计不同类别样本数目，使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()进行计算，并将结果存储在变量 r1 中。最后打印出每个聚类中心和其包含的样本数目。
最后一步是将聚类中心和对应样本数目放入一个DataFrame对象 cluster_center 中，并根据样本类别作为索引显示结果。
总之，这段代码实现了K-means聚类算法，并展示了各个聚类中心以及每个簇内的样本数量。
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