问题描述
我尝试集群生产机器的数据。我正在尝试K-Means，DB-SCAN和OPTICS。使用所有算法，结果都非常糟糕（例如，轮廓系数为0.05）。
从我的观点来看，数据差异很小。我已经做过PCA，前两个主要成分仅占数据集变异的6％。下图显示了前两个主要成分的直方图和散点图。
对于数据准备，我尝试了标准化，最小-最大缩放，具有方差阈值的特征选择（sklearn），单变量特征选择（sklearn）和上述PCA。结果并不令人满意。
所以我的问题是，是否还有其他您认为对我的头脑有用的数据准备方法。或者，如果数据根本不适合进行聚类：D
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解决方法
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