我是机器学习和数据分析的新手，正在努力对我的数据进行聚类。我的数据有大约40,000个观测值和6个特征。

我尝试了各种聚类方法，包括K-Means、DBSCAN，并尝试了scipy的层次聚类方法。在预处理过程中，我对缺失数据进行了填补，并对所有数据进行了归一化处理。在完成主成分分析（PCA）将维度从4降至6后，我的数据看起来像新月形状，如下图中的蓝点所示。

我通过轮廓系数分析确定K-means使用10个聚类效果最佳，结果如下：

在对数据进行聚类后再进行PCA，结果变化不大。

DBSCAN本身决定使用4个聚类，并给出了4个聚类，但大部分数据被排除在这些聚类之外，并被标记为噪音。

对于层次方法，尝试使用linkage()时数据使用量过大，总是提示内存错误消息。

有什么方法可以对我的数据进行聚类吗？我的数据形状（新月形）是否适合其他建模方法？

回答：

不要不假思索地运行聚类

聚类算法不能作为黑盒使用。它们需要谨慎使用，否则只能得到垃圾数据。要正确使用它们，你需要理解每个算法的目标。K-means是一种最小二乘方法。如果你在未经适当归一化的数据上使用它，它会失败。

从你的图表来看，你的数据库中有一条错误记录，大大导致了那个“月亮”形状：所有东西都需要尽可能远离那个错误记录。

除此之外：1. 你是否为你的问题正确地缩放了数据？2. 你是否选择了适当的距离度量？