我有一个包含X和Y轴值的数据框

它们没有任何标签

它们看起来如下所示

是否可以使用KMeans来聚类这些数据？

如何获得标签并为每个聚类绘制数据图表？

回答：

是的，即使没有标签，你也可以使用K-Means，因为K-Means是一种无监督方法，但是…

首先，你需要缩放你的数据，因为K-Means是一种基于距离的算法，它使用数据点之间的距离来确定它们的相似性。更多相关信息请点击这里。我发现这个教程对聚类非常有用，你可以从那里开始。它还描述了如何首先使用轮廓图或肘部图来绘制你的数据，以确定最佳聚类数量。

它应该看起来像这样：

from sklearn.cluster import KMeanskmeans_model = KMeans(n_clusters=n_clusters) # 你可以从轮廓图/肘部图中获取n_clusters，或者尝试不同的数量kmeans_model.fit(your_dataframe)labels = kmeans_model.predict(your_dataframe)print(labels)

K-Means并非总是表现完美，如果你想获得更好的结果，你也可以尝试其他算法，如DBSCAN, HDBSCAN, 层次聚类…。选择哪一种总是取决于你的数据。