适用于混合类别与数值型DataFrame的聚类算法选型咨询

你的数据集包含12万条样本，仅Energy和intensity为可用于聚类的数值特征，目标是生成紧凑的簇，以下是最适配的几种算法：

优先推荐：密度类聚类算法 #

DBSCAN #

• 核心优势：基于密度识别簇，天然擅长捕捉紧凑的高密度区域，无需预先指定簇数量，还能自动过滤噪声点。
• 适配性：从数据示例看，部分样本（如前3条）的Energy值高度接近，属于典型的高密度聚集区，DBSCAN能精准将这类区域聚成紧凑簇，完全匹配你的需求。
• 使用建议：先对Energy和intensity做标准化处理（消除数值量级潜在差异），直接以这两列作为输入特征即可，无需考虑Str1、Str2标签（聚类完成后可关联标签做后续分析）。

HDBSCAN #

• 核心优势：DBSCAN的改进版，能自动识别不同密度的簇，无需手动调整密度阈值，对复杂分布的数据适应性更强，大样本下的计算效率也能满足需求。
• 适配性：如果你的数据中存在不同密度的紧凑簇，HDBSCAN比DBSCAN更灵活，能避免因阈值设置不当导致的聚类偏差。

备选：K-Means #

• 核心优势：计算效率极高，完全适配12万条样本的大数据集，实现成本低。
• 注意事项：需要预先估计簇的数量（可通过肘部法则、轮廓系数辅助确定），且仅擅长识别球状簇；对噪声点敏感，若数据中存在较多离散点，聚类效果会打折扣。
• 使用建议：同样需要先对数值特征做标准化处理，若能大致确定簇的数量，可作为快速聚类的选择。

预处理关键步骤 #

1. 提取Energy和intensity两列作为聚类特征；
2. 用StandardScaler或MinMaxScaler对特征做标准化，确保特征权重一致；
3. 聚类完成后，将簇标签与原DataFrame合并，可结合Str1、Str2标签分析簇的属性。

你之前仅分析单个Str1子类的特征图未得到有效信息，是因为单个标签对应的数据量有限，无法反映全局的密度分布，基于全量数值特征的聚类才能挖掘出真正的紧凑聚集模式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EBB2675