Давайте по порядку:
1. Добавить цвет для идентификации кластеров:
clusters = KMeans(n_clusters=6).fit_predict(X)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=[matplotlib.cm.spectral(float(i) /10) for i in cluster.labels_])
2.
KMeans - это пример обучения без учителя. Если бы у Вас заранее были метки классов, Вы бы применяли линейную регрессию, например :) Для того чтобы понять насколько хорошо происходит кластеризация, можно отобразить результаты алгоритма на графике, что Вы и хотите сделать.
