如何在Scikit中使用高斯混合模型的聚类来显示多维数据？

Question

我见过Gaussian mixture for clustering的Scikit-Learn示例。在此示例（以及此模型的其他示例）中，它看起来数据始终具有两个维度：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10, color=colors[y_pred])

我使用以下脚本（X实际上有两列以上），

clf = mixture.GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full')
clf.fit(X)
y_pred = clf.predict(X)
colors = np.array(list(islice(cycle(['#377eb8', '#ff7f00', '#4daf4a',
                                 '#f781bf', '#a65628', '#984ea3',
                                 '#999999', '#e41a1c', '#dede00']),
                          int(max(y_pred) + 1))))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10, color=colors[y_pred])
plt.show()

如何可视化群集和数据点？