Python 如何分析kmeans集群？

我正在研究Kmeans聚类，有一些学生的数据，包括他们所属的城市和他们的gpa等不同的特征。我的数据是43维的。

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使用弯头方法，我在该数据上创建了4个不同的集群。现在我的问题是，我如何才能找到区分这些集群的特征？我试着绘制散点图，x轴上有簇，y轴上有不同的特征，但这只定义了所有簇中一个特征的范围。显然，当我创建一个包含43个特征的模型时，Kmeans并不总是只在一个特征上区分它的集群。我想知道的是，我们怎么能说这4个集群定义了什么？我需要用一些有意义的定义来标记这些集群，比如“学习优秀的学生位于第二集群”

这是一个专门针对特定编程问题的地方。虽然你的问题涉及到编程，但我认为这还不够具体。它可能更适合于同意此堆栈站点的主题。不过，您至少可以从一个地方开始寻找，那就是您可以获取簇标签，并将其用作逻辑重新划分的目标，然后使用标准方法确定特征权重