C# 将标签分配给集群Id'；s与ML.Net

我对ML.Net和AI基本上是新手。我有一个销售统计数据集。在滚动的12个月内，销售通常分为3个阶段-低、中、高（峰值）。我的想法是，我将根据前几年的数据训练一个KMeans聚类模型，然后使用该模型来确定我们当前所处的阶段

我的模型成功地识别了3个不同的集群，但是集群id似乎从来都不一样。例如，一次模型可能会说高相位是1，然后下一次它会说是3。难道我不能使用这个模型来知道集群id 1是“低”阶段，2是“中”阶段，等等吗

string featuresColumnName = "Features";
var pipeline = context.Transforms
    .Concatenate(featuresColumnName, "SaleCount")
    .Append(context.Clustering.Trainers.KMeans(featuresColumnName, numberOfClusters: 3));

var model = pipeline.Fit(data);
var predictor = context.Model.CreatePredictionEngine<SaleModel, SalePrediction>(model);

var prediction = predictor.Predict(new SaleModel(1600));

string功能columnname=“功能”；
var pipeline=context.Transforms
.Concatenate（功能列名称，“SaleCount”）
.Append（context.Clustering.Trainers.KMeans（featuresColumnName，numberOfClusters:3））；
var模型=pipeline.Fit（数据）；
var predictor=context.Model.CreatePredictionEngine（模型）；
var预测=预测器预测（新SaleModel（1600））；

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我可能完全误解了算法及其目的。如果是这样的话，请告诉我。

你能发布一段你的数据吗？如果您已经标记了数据，那么目标阶段与每一行关联，那么您应该选择多类分类，而不是聚类。集群用于未标记的数据，试图找出是否存在分组以及分组是什么

这是有道理的。因此，本质上我应该使用集群来手动梳理分组以找到相似性，然后使用这些数据点来分配标签。一旦我有了带标签的数据集，就使用多类分类模型？如果数据上没有标签，可以使用聚类，看看你的数据是否真的聚集在你提到的三个低、中、高上，然后你可以将各自的聚类中心分配给它们，然后选择多类。但如果您有典型的timeseries数据和峰值，您可能需要查看timeseries分析。请参见：并且：我也要尝试一下automl：