要编写基于约束的K均值算法的脚本，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

2. 定义约束函数：

def constraint(xi, xj):
    # 根据需要编写约束函数的逻辑
    # 返回True表示xi和xj满足约束条件，返回False表示不满足约束条件
    pass

3. 定义基于约束的K均值算法：

def constrained_kmeans(X, K):
    # 初始化K均值算法
    kmeans = KMeans(n_clusters=K)

    # 执行K均值算法
    kmeans.fit(X)

    # 获取聚类结果
    labels = kmeans.labels_

    # 根据约束函数对聚类结果进行修正
    for i in range(len(X)):
        for j in range(i+1, len(X)):
            if not constraint(X[i], X[j]):
                # 如果Xi和Xj不满足约束条件，则将它们划分到不同的簇中
                if labels[i] == labels[j]:
                    # 找到与Xi不属于同一簇的标签
                    new_label = next(label for label in range(K) if label != labels[i])
                    labels[j] = new_label

    return labels

4. 使用示例：

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 定义约束函数（这里以欧氏距离小于0.5为例）
def constraint(xi, xj):
    return np.linalg.norm(xi - xj) < 0.5

# 执行基于约束的K均值算法
K = 3
labels = constrained_kmeans(X, K)

# 打印聚类结果
print(labels)

通过以上步骤，可以编写基于约束的K均值算法的脚本，并在给定的约束条件下进行聚类。根据实际需求，可以自行修改约束函数的逻辑。