在K-means聚类算法中，如果两个簇中的数据相同，可能会导致聚类结果不均匀。为了解决这个问题，可以使用K-means++算法来初始化聚类中心，从而减少聚类结果的不均匀性。

以下是一个使用Python实现不均匀的K-means聚类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 2)

# 设置聚类簇数
k = 2

# 使用K-means++初始化聚类中心，并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++')
kmeans.fit(X)

# 打印聚类结果
print(kmeans.labels_)

在上述代码中，首先使用numpy库生成了一个包含100个样本的二维数据集X。然后，通过KMeans类来实现K-means聚类算法。在初始化KMeans类时，我们指定了聚类簇数为2，并使用k-means++方法来初始化聚类中心。最后，调用fit方法对数据进行聚类，并打印聚类结果。

请注意，由于K-means算法是一种迭代算法，因此每次运行结果可能会有所不同。在实际应用中，可以多次运行算法并对结果进行评估，以得到一个更稳定的聚类结果。