Machine learning 陷入包含20个特征的数据集的聚类分析（全部为数字）
我希望你们都做得很好。我是一名机器学习工程师，属于应届毕业生。去年我一直是一名自由职业者，所以我在机器学习方面没有太多经验，现在我是创业公司中唯一负责机器学习部分的人，所以我只能在这里讨论我的问题 问题1： 我被困在一个集群的情况下，我必须创建基于20列（所有数字）的集群，但我们的要求是我必须创建7-8个集群（每个集群应该代表工程、商业、社会科学等领域）并标记它们。但该模型表明，3-4是集群的最佳数量 第二点： 我使用监督学习解决了这个数据集，现在我尝试使用无监督学习解决，但当我将监督标签和集群进行比较时，每个数据点都属于多个集群。 例如，点A属于簇1，也属于簇2和簇3。我应该给这一点分配什么字段，就像我对如何解决这类问题感到困惑一样。 致意 下面是带有类别和集群列的数据集的屏幕截图Machine learning 陷入包含20个特征的数据集的聚类分析（全部为数字）,machine-learning,cluster-analysis,unsupervised-learning,Machine Learning,Cluster Analysis,Unsupervised Learning,我希望你们都做得很好。我是一名机器学习工程师，属于应届毕业生。去年我一直是一名自由职业者，所以我在机器学习方面没有太多经验，现在我是创业公司中唯一负责机器学习部分的人，所以我只能在这里讨论我的问题 问题1： 我被困在一个集群的情况下，我必须创建基于20列（所有数字）的集群，但我们的要求是我必须创建7-8个集群（每个集群应该代表工程、商业、社会科学等领域）并标记它们。但该模型表明，3-4是集群的最佳数量 第二点： 我使用监督学习解决了这个数据集，现在我尝试使用无监督学习解决，但当我将监督标签和集群