在以下代码示例中，我们将使用K-means算法进行表和分区的聚类平均深度解决方法。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 假设我们有表和分区的深度数据
depth_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 创建K-means模型并拟合数据
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(depth_data)

# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心点
cluster_centers = kmeans.cluster_centers_

# 输出聚类结果
for i in range(len(depth_data)):
    print("表和分区深度：", depth_data[i])
    print("所属聚类：", labels[i])
    print("聚类中心点：", cluster_centers[labels[i]])
    print()

# 计算聚类平均深度
cluster_avg_depths = []
for i in range(kmeans.n_clusters):
    depths = depth_data[labels == i]
    avg_depth = np.mean(depths)
    cluster_avg_depths.append(avg_depth)

# 输出聚类平均深度
for i in range(kmeans.n_clusters):
    print("聚类", i)
    print("平均深度：", cluster_avg_depths[i])
    print()

在上述代码中，我们首先导入了必要的库，并创建了一个示例的深度数据。接下来，我们使用K-means算法对深度数据进行聚类，并获取聚类标签和聚类中心点。然后，我们遍历原始数据，输出每个数据点的聚类标签和所属聚类的中心点。最后，我们计算每个聚类的平均深度，并输出结果。

请注意，上述代码中的聚类数目是预先指定的，根据实际情况可以进行调整。