我想用k-means来聚集我的结果，但我有很多疑问。 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans
我的输入数据如下所示：
ID ABC XYZ UVW MSE
10 A X U 102000
12 B Y V 9000
是否可以使用K-Means聚类不同类型的输入数据？就像我的案例中的charakters和数字一样？
K-means为集群过程选择一个随机中心。如果我经常运行聚类，我的结果会改变，还是输出结果稳定？
我想知道，哪个ID在哪个群集中。我如何从软件中获取这些信息？
编辑：
如果我只聚类我的MSE，之后我检查哪些属性受影响，这个解决方案是否有意义？
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K-means尝试最小化方差（=平方误差）。
abc和def的平方误差是多少？
仅用于连续数据。并且不要期望它能够做出魔法，你得到的通常只是你所寻找的非常接近的东西。多次运行通常会给你不同的结果，因为没有好的＆＃39;结果