我使用KBinsDiscretizer结合kmeans算法将我的数据分为四个类别，目的是根据avg_error的值形成4个聚类。代码运行正常，返回了4个聚类，分别是：

0: 非常低的错误率，

1: 低错误率，

2: 高错误率，以及

3: 非常高的错误率。

在最后两个聚类（2: 高错误率和3: 非常高的错误率）中的数据点数量非常少。我需要找到一种方法来影响结果，使更多的数据点被分配到这两个聚类中。这是否可行，如果可以，如何操作？

enc = KBinsDiscretizer(n_bins=4, encode='ordinal', strategy="kmeans")grouped = df.groupby('day')clustered = pd.DataFrame()for name, group in grouped:  group["cluster"] = enc.fit_transform(group.avg_error.values.reshape(-1,1))  clustered = clustered.append(group)

回答：

Kmeans策略试图优化平方误差的统计量。那么，你希望优化什么样的量来替代呢？

在你的数据上，你也可以简单地手动预定义阈值，而不是进行优化。