在Jupyter Notebook中使用Kmeans算法时内核持续崩溃问题求助

• 排查scikit-learn版本与macOS适配问题
  macOS（尤其是Apple Silicon芯片机型）下部分scikit-learn版本的Kmeans实现存在兼容性bug，建议切换到经过验证的稳定版本，比如1.2.2：

  pip install scikit-learn==1.2.2
  

• 强制Kmeans使用单进程CPU运行
  多进程调度或GPU加速（Apple Silicon的Metal后端）可能引发内核崩溃，初始化Kmeans时指定单进程：

  from sklearn.cluster import KMeans
  kmeans = KMeans(n_clusters=你的聚类数, n_jobs=1, random_state=42)
  

  也可以全局限制scikit-learn的内存使用：

  import sklearn
  sklearn.set_config(working_memory=1024)  # 限制为1GB内存
  

• 检查并清理数据异常
  数据中的NaN、无穷值或类型不一致可能触发底层计算错误，先做数据清洗：

  import numpy as np
  # 替换无穷值为NaN，删除含缺失值的样本
  data = np.nan_to_num(data, nan=np.nan, posinf=np.nan, neginf=np.nan)
  data = data[~np.isnan(data).any(axis=1)]
  

• 查看内核崩溃的详细日志
  终端没有错误提示的话，可以去~/Library/Jupyter/runtime/目录下找到对应内核的日志文件，里面会记录底层崩溃的具体原因，帮助精准定位问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tiredtian