matplotlib散点图以查看PCA簇值

我有一个199个观测值的数据框。我已经成功地进行了k-means聚类，并在PCA空间中查看了聚类。为了进行分析，我需要访问原始数据帧的索引，以查看哪些观察结果属于哪些簇。但不幸的是，这会导致非常混乱的视觉效果，并且不可能破译哪个观察是什么

现在，我尝试通过循环数据帧观察来显示图例，但失败了。有什么优雅的方法可以做到这一点吗

以下是我绘制图例的代码：

fig, ax = plt.subplots()
for color in X_train_norm.index : 
    n = 750
    x, y = np.random.rand(2, n)
    scale = 200.0 * np.random.rand(n)
    ax.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1],marker='o',c=c,cmap="ocean", label=color,alpha=0.3, edgecolors='none')
ax.legend()
ax.grid(True)
plt.show()

reduced_data

是PC1和PC2的数据帧，不包含标签，

X_train_norm

是包含索引ID的规范化数据集，我希望在集群中看到它。

这里可能有用吗？