如何在 Scikit 中为多维数据使用可视化高斯混合模型的集群？

Question

我已经看到了用于聚类的高斯混合的 Scikit-Learn 示例。在这个例子（以及这个模型的其他例子）中，看起来数据总是有两个维度：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10, color=colors[y_pred])

我使用以下脚本（ X 实际上有超过 2 列），

clf = mixture.GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full')
clf.fit(X)
y_pred = clf.predict(X)
colors = np.array(list(islice(cycle(['#377eb8', '#ff7f00', '#4daf4a',
                                 '#f781bf', '#a65628', '#984ea3',
                                 '#999999', '#e41a1c', '#dede00']),
                          int(max(y_pred) + 1))))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10, color=colors[y_pred])
plt.show()

如何可视化集群和数据点？