Implement K-mean algorithm clustering using exercise-5.csv, and find best k of this dataset.

Implement plot in python code to visualize your prediction and each cluster should be in different color so the result can be easliy identified

Can you put comments in the code to explain each step and dont use external libraries for the algorithm

exercise-5.csv

x	y
0.02	0.18
0.01	0
0.02	0.08
0.1	0.1
0.08	0.02
0.08	0.17
0.01	0.07
0.3	0.09
0.06	0.26
0.02	0.14
0	0.11
0.37	0.02
0.2	0.01
0.02	0.3
0.11	0.1
0.04	0.17
0	0.13
0.07	0.02
0.12	0.02
0.05	0.04
0.11	0.36
0.11	0.02
0.13	0.15
0.23	0.06
0.14	0.31
0.09	0.65
0.19	0.07
0.06	0.14
0	0.16
0.26	0.1
0.01	0.34
0.01	0.33
0.16	0.05
0.02	0.07
0.24	0.15
0.06	0.1
0.04	0.06
0.03	0.03
0.3	0.02
0	0.03
0.06	0.52
0.02	0.01
0.01	0.08
0.28	0.03
0.32	0.01
0.04	0.05
0	0.07
0.03	0.42
0.03	0.39
0.03	0.12
0.08	0.04
0.05	0.17
0.2	0.02
0	0.01
0.09	0.11
0.03	0.1
0.01	0.17
0.25	0.02
0	0.03
0.12	0.18
0.03	0.02
0.01	0.01
0.05	0.06
0.08	0.06
0.08	0.15
0.25	0.04
0	0.02
0.02	0.04
0.08	0.01
0.21	0.02
0.05	0.09
0.06	0.09
0.14	0.17
0.31	0.43
0.08	0.07
0.05	0.04
0.23	0.02
0.17	0.09
0.01	0.03
0.05	0
0.21	0.08
0.27	0.04
0.13	0.01
0.06	0.05
0.15	0.3
0.03	0.3
0.02	0.06
0.26	0.06
0.09	0.1
0.17	0.01
0.09	0.03
0.06	0.02
0.11	0.05
0	0.08
0.04	0.03
0.01	0.08
0.02	0.05
0.11	0.01
0.07	0.02
0.03	0.22
0.09	0.11
0.11	0.08
0.09	0.16
0.06	0.28
0.01	0.02
0.14	0.12
0.22	0.02
0.01	0.03
0.11	0.05
0.05	0.43
0.07	0.05
0.04	0.13
0.04	0
0.18	0.06
0.01	0.09
0.26	0.17
0.05	0.02
0.07	0.03
0.16	0.1
0.11	0
0.05	0.11
0.12	0.04
0.01	0.04
0.03	0.28
0.03	0.02
0.08	0.03
0.05	0.15
0.23	0.32
0.21	0.01
0.01	0.01
0.18	0.02
0.04	0.16
0.16	0.01
0.06	0.01
0.04	0.09
0.01	0.04
0.11	0.25
0.04	0.54
0.03	0.08
0.01	0.05
0.2	0
0.07	0.06
0.06	0.01
0.03	0.04
0.01	0.22
0.13	0.06
0.11	0.03
0.14	0.13
0.04	0.02
0.03	0.1
0.08	0.05
0.02	0.12
0.37	0.23
0.04	0.08
0.12	0.02
0.01	0.01
0.34	0.34
0.25	0.19
0.02	0.09
0.09	0.06
0.17	0.17
0.12	0.23
0.08	0.11
0.02	0.01
0.13	0.01
0.03	0.11
0.13	0.12
0.38	0.07
0.16	0.01
0.07	0.01
0.08	0.06
0.08	0.06
0.01	0.03
0.03	0.01
0.09	0.04
0.05	0.02
0.11	0.18
0.07	0.03
0.05	0.04
0.18	0.3
0.07	0.01
0.02	0.01
0.04	0.13
0.14	0.06
0.03	0
0.12	0.03
0.16	0
0.04	0.12
0.12	0.1
0.51	0.02
0.11	0.14
0.02	0.12
0.06	0.1
0.03	0.01
0.03	0.19
0.18	0.28
0.13	0.03
0.04	0.01
0.01	0.06
0.05	0.04
0.06	0.02
0.14	0.12
0.01	0.25
0.03	0.03
0.25	0.05
0.08	0.12
0.06	0.04
0.11	0.05
0.06	0.32
0.02	0.11
0.04	0.29
0.05	0.07
0.07	0.09
0.03	0.02
0.02	0.12
0.08	0.16
0	0.24
0.22	0.15
0.12	0.07
0.15	0.01
0.07	0.17
0.2	0.16
0.11	0.03
0.07	0.1
0	0.36
0.14	0.02
0.06	0.08
0.25	0.26
0.17	0.02
0.04	0.08
0.03	0.12
0.35	0
0.02	0
0.04	0.15
0.08	0.16
0.04	0.03
0.02	0.13
0.09	0.16
0.05	0.05
0.09	0.11
0	0.06
0.1	0.08
0.02	0.1
0.39	0.01
0.01	0
0	0.02
0.31	0.07
0.66	0.29
0.12	0.08
0.03	0.2
0.07	0.13
0.04	0.22
0.14	0.13
0.01	0.03
0.03	0.02
0.04	0.14
0.45	0.07
0.03	0.03
0.01	0.21
0.04	0.04
0.15	0.01
0.21	0.11
0.01	0.05
0.01	0.1
0.07	0.02
0.1	0.26
0.04	0.16
0.08	0.01
0.07	0.06
0.06	0.05
0.02	0.19
0.09	0.03
0.03	0.05
0.06	0.04
0.02	0.1
0.04	0.04
0.03	0.01
0.39	0.03
0.03	0.05
0.06	0.01
0.28	0.02
0.01	0.03
0	0.19
0.02	0.01
0.01	0.06
0.16	0.07
0.12	0.05
0.04	0.22
0.22	0.21
0.05	0.04
0.01	0.02
0.02	0.06
0.5	0.01
0.06	0.07
0.06	0.08
0.21	0.12
0.2	0.1
0.01	0
0.15	0.05
0.31	0.07
0.18	0.02
0.62	0.04
0.04	0.08
0.04	0.05
0.09	0.16
0.2	0.02
0.03	0.03
0.02	0.1
0.01	0.07
0.26	0.16
0.1	0.1
0.03	0.02
0.23	0.02
0.12	0.02
0.21	0.16
0.04	0.07
0.01	0.07
0.29	0.01
0.06	0.02
0.04	0.14
0.09	0.07
0.02	0.02
0.05	0.13
0.13	0.03
0.04	0.07
0.02	0.06
0.1	0.02
0	0.01
0.1	0.06
0.09	0.48
0.01	0.02
0.06	0.04
0.05	0.04
0.03	0.02
0.05	0.04
0.06	0.15
0.02	0.02
0.13	0.03
0.04	0.07
0.29	0.14
0.19	0.02
0.16	0.26
0.24	0.06
0.01	0.05
0.04	0.15
0.09	0.01
0.04	0.01
0.01	0.18
0.08	0.03
0.01	0.11
0.02	0.02
0.1	0.1
0.11	0.07
0	0.09
0.09	0.28
0.15	0.03
0.07	0
0.02	0.1
0.14	0.17
0.05	0.11
0.22	0.17
0.06	0.1
0.29	0.13
0	0.02
0.03	0.03
0.08	0.04
0.13	0.09
0.06	0.04
0.08	0.06
0.07	0.08
0.01	0.05
0.07	0.16
0.07	0.11
0.09	0.11
0.08	0.19
0.04	0.02
0.01	0.04
0	0.09
0.14	0.06
0	0.01
0.24	0.01
0.04	0.11
0.03	0.11
0.02	0.24
0.08	0.15
0.1	0.59
0.06	0.07
0.15	0.27
0.19	0.1
0.37	0.07
0.05	0.03
0.07	0.13
0.18	0.1
0.07	0.1
0	0.07
0.05	0.05
0.21	0.1
0.01	0
0.03	0.15
0.05	0.08
0.38	0.34
0.13	0.07
0.09	0.01
0.01	0.05
0.04	0.07
0.03	0.02
0.03	0.04
0.13	0.09
0.02	0.1
0.23	0.24
0.05	0.05
0.16	0.01
0.29	0.08
0.04	0.06
0.01	0.04
0.38	0.05
0.07	0.09
0.02	0.03
0.03	0.01
0.04	0
0.03	0.09
0.04	0.02
0.04	0.11
0.01	0.02
0.1	0
0.01	0.07
0.08	0.24
0.16	0.22
0.38	0.02
0.01	0.51
0	0.03
0.19	0.04
0.01	0.28
0.02	0.02
0.21	0.16
0.01	0.19
0.07	0.02
0.04	0.03
0.02	0.04
0.26	0.41
0.02	0.11
0.03	0.08
0.04	0.18
0.21	0.05
0.12	0.1
0.06	0.09
0.05	0.3
0	0.06
0.14	0
0.03	0.04
0.01	0.23
0.01	0.13
0.02	0.05
0.04	0.03
0.16	0.05
0.1	0.08
0.02	0.21
0.03	0.06
0.11	0.04
0.02	0.21
0.27	0.32
0.02	0.02
0.06	0
0.07	0.04
0	0.2
0.06	0.05
0.11	0.08
0.11	0.03
0.08	0.02
0.01	0.01
0.19	0.07
0.02	0.06
0.19	0.05
0.01	0.02
0.11	0.08
0.01	0.07
0.01	0.01
0.05	0.06
0.16	0.11
0.09	0.05
0.01	0.02
0.08	0.02
0.05	0.17
0.26	0.03
0.17	0.08
0.03	0.18
0.06	0.18
0.32	0.03
0.19	0.21
0	0.08
0.32	0.18
0.03	0.08
0.1	0.38
0.13	0.3
0.18	0.18
0.05	0.09
0.52	0.08
0	0.02
0.1	0.07
0	0.01
0.34	0.01
0.13	0.23
0.42	0.02
0.06	0.01
0.07	0.04
0.05	0.25
0.09	0
0.13	0.01
0.2	0.1
0.23	0.12
0.05	0.03
0.02	0
0.14	0.14
0.08	0.27
0.03	0.03
0.06	0.01
0.18	0.02
0.02	0.11
0.2	0.01
0.02	0.19
0	0.15
0.01	0.07
0.12	0.17
0.24	0.19
0.03	0.29
0.07	0.01
0.19	0.07
0.03	0.1
0.02	0.35
0.04	0.07
0.02	0.01
0.13	0.12
0.04	0.01
0.01	0.02
0.03	0.11
0.05	0.11
0.07	0.02
0.16	0.03
0.09	0.07
0.05	0.28
0.12	0.07
0.01	0.09
0.06	0
0.04	0.05
0	0.04
0.01	0.18
0.03	0.24
0.03	0.05
0.07	0.11
0.18	0.34
0.06	0.24
0.15	0
0.11	0.03
0.04	0.01
0.01	0.28
0.09	0.11
0.02	0.13
0.09	0.01
0.59	0.04
0.01	0
0.17	0.07
0.05	0.19
0.05	0.01
0	0.03
0.14	0.06
0.02	0.01
0.06	0.02
0.01	0.11
0.05	0.04
0.04	0.09
0.01	0.17
0.16	0.11
0.04	0.17
0.08	0.13
0.3	0.06
0.03	0.09
0.15	0.02
0.03	0.07
0	0.02
0.12	0.02
0.09	0.12
0.02	0.04
0.11	0.04
0.07	0
0.03	0.07
0.02	0.08
0.03	0
0	0
0.37	0.03
0	0.02
0.07	0.04
0.03	0.03
0.16	0.01
0.19	0.48
0.01	0.02
0.13	0.04
0.23	0.11
0.01	0.27
0.1	0.24
0.62	0.01
0.05	0.46
0.11	0
0.13	0.11
0.01	0.01
0.03	0.05
0.05	0.07
0.12	0.1
0.01	0.04
0.06	0.28
0.1	0.19
0.02	0.06
0.05	0.01
0.06	0.1
0.03	0.01
0	0.06
0.04	0.08
0.22	0.25
0.08	0.15
0.08	0
0.01	0.24
0.01	0.15
0.02	0.08
0.08	0.07
0.16	0.06
0.05	0.15
0.23	0.09
0	0.04
0	0.04
0.22	0.2
0.09	0.14
0.1	0.1
0.16	0.15
0.02	0.03
0.05	0
0.14	0.01
0.07	0.11
0.02	0.02
0.04	0.17
0.09	0.14
0.03	0.05
0.02	0.03
0.06	0.02
0.13	0.06
0.09	0.08
0.23	0.06
0.01	0.05
0.03	0.17
0	0.02
0.11	0.29
0.04	0.01
0.09	0.23
0.01	0
0.19	0.34
0.07	0.3
0.09	0.2
0.05	0.03
0.01	0.02
0.03	0.38
0.25	0.04
0.01	0
0.04	0.11
0.01	0.11
0.13	0.01
0.07	0.11
0.04	0.13
0.17	0.21
0.02	0.06
0.21	0.06
0.02	0.04
0.1	0
0.06	0.01
0.01	0.13
0.04	0.02
0.13	0.09
0.09	0.16
0.18	0
0.06	0.02
0.13	0.06
0.03	0.2
0	0.31
0	0.03
0.24	0.01
0.14	0.03
0.02	0.23
0.01	0.04
0.03	0.04
0.07	0.2
0.15	0.07
0.1	0.01
0.33	0.11
0.04	0
0.05	0.05
0.12	0.19
0.01	0.03
0.06	0.02
0.02	0.06
0.06	0.17
0.01	0.05
0.03	0.36
0.1	0.03
0.02	0.01
0.01	0.04
0.05	0.2
0.05	0.03
0.03	0.12
0.03	0.05
0.04	0.12
0.13	0.06
0.16	0.02
0.04	0.01
0.03	0.09
0.33	0.03
0.01	0.04
0.27	0.04
0.06	0.07
0.14	0.07
0.12	0.08
0.02	0.18
0.04	0
0.01	0.11
0.01	0.11
0.07	0.15
0.01	0.24
0.35	0.17
0.27	0.04
0.07	0.01
0.07	0.02
0.21	0.01
0.06	0.07
0.05	0.1
0.02	0.24
0.03	0.01
0.06	0.04
0.13	0.29
0.08	0.2
0.02	0.22
0.13	0.04
0.05	0.08
0.13	0.18
0.01	0.01
0.17	0.01
0.08	0.04
0.04	0.05
0.06	0.04
0	0.03
0.01	0.06
0.02	0.12
0.04	0.32
0.05	0.06
0.36	0.15
0.03	0.03
0.47	0.21
0.12	0.1
0.03	0.01
0.25	0.24
0	0.02
0.03	0.03
0.13	0
0.01	0.04
0	0.05
0.36	0.03
0.01	0.13
0.1	0.03
0.11	0.02
0.03	0.01
0.1	0.06
0.06	0.02
0.02	0.09
0.1	0.16
0.03	0.05
0.27	0.02
0.2	0.02
0.02	0.03
0.04	0.12
0.04	0.13
0.05	0.2
0.02	0.18
0.06	0.02
0.16	0.03
0.04	0.01
0.09	0.05
0.02	0.01
0.09	0.17
0.12	0.09
0.01	0.04
0.6	0.21
0.08	0.08
0.07	0.01
0.01	0.02
0.32	0.02
0.03	0.02
0.09	0.07
0.13	0.02
0.07	0.06
0.09	0.3
0.11	0.1
0.02	0.14
0.02	0.01
0.06	0.01
0.02	0.09
0.06	0.2
0.15	0.49
0.03	0.17
0.24	0.01
0.01	0.07
0.02	0.03
0.1	0.04
0.09	0.08
0.02	0
0.04	0.04
0.18	0.08
0.05	0.03
0.15	0.03
0.08	0.23
0.21	0.23
0.27	0.07
0.11	0.06
0.11	0.19
0.01	0.29
0.03	0.19
0.11	0.03
0.1	0.09
0.05	0.11
0.3	0.09
0.36	0.05
0.24	0.14
0	0.34
0.03	0.02
0.25	0.13
0.17	0.13
0.03	0.05
0.08	0.02
0.22	0.05
0.33	0.12
0.17	0.08
0.14	0.21
0.25	0.01
0.12	0.14
0.16	0
0.05	0.05
0.05	0.12
0.02	0.02
0.08	0.07
0.02	0.12
0.25	0.01
0.13	0.03
0.21	0.09
0.04	0.04
0.04	0.05
0.59	0.01
0.02	0.09
0.29	0.04
0.05	0.08
0.21	0.08
0.13	0.18
0.02	0.04
0.02	0.09
0.04	0.17
0	0.02
0.04	0.07
0.14	0.02
0.13	0.05
0.11	0.01
0.07	0
0.02	0.07
0.12	0.21
0.38	0.29
0.04	0.03
0.12	0.29
0.03	0.06
0.09	0.02
0.07	0.11
0.13	0.02
0.17	0.03
0.05	0.13
0.08	0.09
0.16	0.09
0.1	0.13
0.18	0.03
0.01	0
0.08	0.27
0.15	0.06
0.08	0.01
0.02	0.29
0.04	0.16
0.12	0.03
0.11	0.15
0.58	0.08
0.08	0
0.13	0.09
0.03	0.09
0.25	0.1
0.02	0.19
0.11	0.29
0.05	0.05
0.02	0.25
0.02	0.01
0.03	0.4
0.07	0.09
0	0.03
0.04	0.02
0.02	0.16
0.02	0.01
0.05	0.16
0.07	0.06
0.1	0.08
0.01	0.06
0.08	0.35
0.03	0.15
0.02	0.05
0.34	0.02
0.18	0.08
0.04	0.06
0.01	0.22
0.09	0.13
0.27	0.03
0.03	0.29
0	0.05
0.09	0.01
0.12	0.09
0.03	0.13
0.03	0.02
0.01	0.13
0.36	0.24
0	0.18
0.05	0.05
0.04	0.16
0.34	0
0.13	0.11
0.08	0.2
0	0
0.08	0.04
0.02	0.03
0.11	0.19
0	0.27
0.09	0.14
0.08	0.16
0.16	0.01
0.04	0.04
0.04	0.01
0.19	0.14
0.17	0.04
0.12	0.03
0.33	0.07
0.18	0.01
0.14	0.22
0.03	0.13
0.01	0.08
0.3	0
0.39	0.05
0.3	0.1
0	0.3
0.12	0.03
0.05	0.15
0.06	0.19
0.05	0.03
0.01	0.03
0	0.03
0.01	0.03
0.24	0.17
0.08	0.08
0.07	0.1
0.05	0.04
0.24	0.33
0.05	0.02
0.04	0.29
0.02	0.07
0.01	0.04
0.04	0.61
0.13	0.04
0.14	0.04
0.18	0.03
0.04	0.02
0.32	0.17
0.03	0.13
0.12	0.01
0.06	0.03
0.08	0.04
0.12	0.12
0.05	0
0.07	0.1
0.07	0.11
0.17	0.09
0.07	0.04
0.14	0.07
0.02	0.13
0.01	0.04
0.24	0.07
0.05	0.06
0.02	0.01
0.03	0.07
0.03	0.03
0.05	0.06
0.01	0.02
0.01	0.02
0.09	0.12
0.2	0.07
0.26	0.18
0.03	0.02
0.02	0.32