Python中基于n维数据的机器学习聚类

我试图找出一个过程来对一组52维的数据执行聚类。这纯粹是为了我自己的学习，所以我有一个已知字段的数据集。数据来源于世界系列数据集。我试图只使用25-77列，所以只使用整数，忽略字符串数据

---

这是我第一次尝试无监督学习，虽然我理解这些概念，但我正在努力用Python实现一个解决方案。我一直在用scipy和numpy。如果有人知道一个好的起点或一些解决这个问题的建议，我将不胜感激。

Scikit学习是Python集群的一种方法。有关64个功能的集群的演示和代码，请参阅。最好从上的教程开始，将在那里学到的知识应用于数据集，然后应用于k-means聚类

也许可以添加一些示例代码，以便我们可以看到您已经尝试过的内容？