这是一个复杂的问题，也是我第一次进行真正的机器学习实验，所以请容忍我这些简单的问题。

我有USPTO的大量数据，存储在一个CSV文件中，数据格式如下：

Name                     Class  Subclass  Category  SubcategoryLightpack circuitboard   E        1         4       9Lego blocks              F        2         56      12D/C connector            E        3         4       1Colorful dog hat         D        6         10      1Grandma's shoes          D        2         11      1Low temp resistor        O        2         4       10

我想建立一个监督学习环境来对这些常见物品进行分组（实际数据中还有更多物品，但这里只是一个简单的例子）。我希望能够识别出所有电子产品中共同的类别、子类别、分类和子分类，并将它们归类到一个电子产品“箱”中（例如：Lightpack电路板、D/C连接器和低温电阻），但我不知道该如何进行。

目前，我使用Python和sklearn进行更简单的建模，但我不确定如何在给定的4个参数下进行测试和训练，并且我没有标记的数据集可供比较（没有验证）。

创建一个伪标记的数据集以进行监督学习是否更可取，还是有无监督的方法可供选择？正如我之前所说，这是我在机器学习领域的第一次真正测试。

回答：

你需要使用无监督算法。（为什么这样做？）

你需要理解的关键概念是多变量距离是什么以及如何计算它们。然后你可以应用K-means聚类方法。

你还可以阅读关于主成分分析（PCA）的内容并使用它。你可能需要对变量进行缩放，以便PCA能够正确工作。