先看你的代码里的明显笔误——你定义的聚类模型是kmeanModel，但可视化散点图时用了km.labels_，km这个变量根本没定义啊！这几乎肯定是你看到4条分组线的原因：要么是你之前测试过n_clusters=4的模型，不小心把变量名搞混了；要么就是单纯的拼写错误，导致调用了错误的标签数组。

是可视化问题还是KMeans算法的问题？ #

大概率是可视化代码的错误，而非KMeans本身的问题。只要你明确指定了n_clusters=3，KMeans只会输出0、1、2三个类别标签（除非你的数据极端特殊，但从你给出的样本数据来看完全不可能）。你可以在拟合模型后加一行代码确认：

print(np.unique(kmeanModel.labels_))

如果输出是[0 1 2]，那百分百是可视化时的变量名错误；如果输出有4个值，那说明你可能在某个地方修改了模型参数（比如不小心把n_clusters设成了4）。

另外，你的代码里还有个多余的步骤：你先对整个数据集做了KMeans拟合，然后又做了train_test_split，但后面的降维和可视化根本没用到划分后的数据集，这部分代码可以删掉，避免混淆。

其他常用的聚类可视化方法 #

除了TSNE，还有这些方法可以直观展示聚类效果：

• PCA散点图：和TSNE类似，但属于线性降维，计算速度更快，适合快速初步观察聚类的分离情况。
• 散点图矩阵（Pair Plot）：如果你的特征数量不多（比如≤5个），用Seaborn的sns.pairplot，把聚类标签作为hue参数，可以清晰看到不同类别在每个特征维度上的分布差异。
• 轮廓系数图：用sklearn.metrics.silhouette_samples计算每个样本的轮廓系数，然后画出箱线图或条形图，能直观反映聚类的紧凑度和类别间的分离度。
• 平行坐标图：当特征数量较多时，平行坐标可以展示不同类别在各个特征上的取值趋势，帮助你理解类别之间的差异来源。
• 核密度估计图：针对单个特征，画出不同类别的核密度曲线，对比类别的分布形态。

修正后的代码示例 #

我帮你修正了变量名错误，还加了random_state保证结果可复现，同时去掉了多余的train_test_split：

import pandas as pd
import numpy as np
import ast
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

colNames = ['unixTime', 'sampleAmount','Time','samplingRate', 'Data']
data = pd.read_csv("project_fan.csv", sep = ';', error_bad_lines = False, names = colNames)
# 将Data列转为列表并取平均值
data['Data'] = data.Data.transform(ast.literal_eval)
data['Data'] = data.Data.apply(np.mean)

# 拟合KMeans模型，指定random_state保证结果一致
kmeanModel = KMeans(n_clusters = 3, random_state=42)
kmeanModel.fit(data)
y_labels = kmeanModel.labels_
# 确认聚类标签数量
print("聚类标签唯一值：", np.unique(y_labels))

# 降维：先TruncatedSVD到3维，再TSNE到2维
tfs_reduced = TruncatedSVD(n_components=3, random_state=0).fit_transform(data)
tfs_embedded = TSNE(n_components=2, perplexity=40, verbose=2, random_state=42).fit_transform(tfs_reduced)

# 可视化
fig = plt.figure(figsize = (10, 10))
plt.scatter(tfs_embedded[:, 0], tfs_embedded[:, 1], marker = "x", c = y_labels)
plt.title("TSNE Visualization of KMeans Clustering (3 Clusters)")
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者x89