Python DataFrame中基于KMeans聚类结果按歌手分组的问题

首先明确：class是类别型簇标签（0-3仅代表不同簇，没有数值大小的语义），直接取均值再按区间划分是不可行的——均值结果不对应任何实际簇，且簇之间是平等分类，不是连续数值区间，这种处理没有实际意义。

推荐以下几种可行方法：

• 众数归类（最常用）：统计每个歌手所有class标签中出现次数最多的簇，将歌手归为该簇，代表歌手的歌词最常被分到的类别。
  示例代码：

  df.groupby("singer")["class"].agg(lambda x: x.mode()[0])
  

• 保留簇分布特征：不强行归为单一簇，输出歌手在各个簇的占比，比如歌手A的簇分布为[0.4, 0.3, 0.2, 0.1]，这种方式保留了更丰富的语义信息，后续可基于分布做相似度分析等操作。
  示例代码：

  df.groupby("singer")["class"].value_counts(normalize=True).unstack(fill_value=0)
  

• 基于歌手级特征二次聚类：回到歌词的768维向量，先计算每个歌手所有歌词向量的均值/中位数，得到歌手的语义代表向量，再对这些向量重新做KMeans聚类（可复用Elbow/Silhouette法确定簇数），直接得到歌手的归类结果，这种方法更直接地基于语义聚合歌手。

groupby("singer")["class"].head() 的作用是提取每个分组（每个歌手）的前N行数据，默认N=5。你的原始数据中每个歌手都有多条记录，所以输出的是所有歌手各自的前5行数据，行数等于「歌手数量 × 5」（若某歌手记录不足5条则取全部），自然会比单个歌手的行数多，甚至接近原始数据总行数（当大部分歌手记录≥5条时）。

如果需要每个歌手一行的聚合结果，要使用agg、mode、value_counts这类聚合函数，head()只是提取分组内的原始数据片段，并非聚合操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Türker ÖNER