我对机器学习还比较新手，正在尝试编写一个Python脚本来分析计算机的能源数据集。脚本最终应该能够确定计算机的不同状态（如空闲、待机、工作等）以及这些状态平均消耗的能量。

我想知道这种任务是否可以通过某种聚类方法如k-means或DBSCAN来完成。

我在scikit learn中尝试了一些聚类方法，但到目前为止结果并不如我预期的好。我研究了很多关于聚类方法的内容，但从未找到与我的情况相似的场景。

所以我的问题是，这是否值得尝试，如果是，哪种聚类方法（或整体机器学习算法）最适合这项任务？或者是否有更好的方法来做这件事？

能源数据集只是一个单列表，每个单元格是一秒钟的能源值，持续几天的时间。

回答：

能源数据集只是一个单列表，每个单元格是一秒钟的能源值，持续几天的时间。

由于您的数据集没有标签（没有已知的状态对应于某个能量值），您将无法对这个数据集应用监督学习。这意味着像SVM、决策树等模型在给定您的数据集时是不可行的。

您拥有的是一个单变量输出的时间序列。据我理解，您的目标是确定是否存在不同的能量状态，以及这些状态的平均值是多少。

我认为使用matplotlib或seaborn等工具绘制时间序列图将非常有帮助。绘制数据后，您可以更好地了解您的假设是否合理，以及您可能希望如何进一步处理这个问题。您可能只需绘制时间序列并观察到有，例如，四个不同的能量状态（如空闲、待机、工作等），就可以解决您的问题，而无需使用任何复杂的统计技术、机器学习等。

回答您的问题，原则上您可以对一维数据使用k-means。然而，这可能不被推荐，因为这些技术通常用于多维数据。

我建议您研究Jenks自然断点优化或核密度优化。与您类似的问题可以在这里和这里找到，这些应该能帮助您开始。