Machine learning 聚集起点/终点

我有1000个地理点（纬度、长度）作为起点/终点。还有一个历史数据显示了一些O-D对之间的旅行成本。对于一些O-D，数据集中没有记录，而一些O-D有多个记录，成本不同（例如，由于季节性）

我想将这1000个点分为几个簇（例如20个），不仅基于它们的位置（纬度、经度），还考虑平均旅行成本和共享目的地点

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如果您对这些数据的聚类有任何建议，请告诉我，我将不胜感激

您必须以某种方式处理缺少的值-为它们指定一些给定的标签或取一些平均值/中值。然后，您可以使用任何您想要的算法（不同类型的特征可以一起用作算法的输入）

若数据的维度不太多，并且您或多或少知道可能有多少个集群，那个么k-means算法应该可以很好地工作

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如果你想在2d和3d上可视化你的数据和簇，并且你有更多的特征，你必须应用降维（PCA，t-SNE）

这是不明确的。将它们放入随机分区。（或正式确定质量目标）