这段Python代码实现了音频数据处理和分析的功能。它的主要步骤包括：
1. 加载音频数据：从指定文件夹中加载音频文件（.wav格式）的文件路径。
2. 特征提取：使用Librosa库提取音频数据的MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征，将这些特征存储在一个列表中。
3. 特征降维：使用主成分分析（PCA）对提取的MFCC特征进行降维，减少特征的维度。
4. 聚类：使用K均值聚类算法对降维后的特征进行聚类，将不同音频样本分为不同的聚类簇。
5. 打印聚类结果：输出每个音频文件及其对应的聚类标签，以显示哪些文件被分配到哪个聚类簇。
6. 散点图可视化：通过绘制散点图可视化展示降维后的音频数据，不同颜色代表不同的聚类簇。
7. 获取真实类别：根据文件夹结构获取音频数据的真实类别，例如"ambulance"、"firetruck"和"traffic"等。
8. 根据真实类别绘制散点图：绘制降维后的音频数据的散点图，使用真实类别来标识不同颜色，以便与聚类结果进行比较。
这段代码的目的是对音频数据进行特征提取、降维、聚类分析。
