K Means算法实现的列选择：91个预处理列应如何选取？

K-Means聚类没有强制要求输入全部预处理后的91个特征，是用全部列还是部分列，完全取决于你的特征质量和聚类业务目标，判断逻辑和实操方案如下：

• 首先剔除明确无效的特征：如果91列里包含样本ID、采集时间戳、备注类的标识型字段，或是和你要聚类的业务场景完全无关的变量，直接删除即可，这类特征参与计算只会干扰距离计算逻辑，拉低聚类效果。
• 处理冗余特征：如果多个特征之间存在高度相关性（比如皮尔逊相关系数高于0.8），同一组相关特征只保留1个最具业务代表性的即可，冗余特征会重复放大对应维度的权重，导致聚类结果向这类特征偏倚。
• 规避维度灾难问题：91维属于典型的高维特征空间，高维场景下所有样本间的欧式距离差异会被抹平，K-Means的区分度会大幅下降。如果剔除无效、冗余特征后剩余特征数仍高于20，建议优先用PCA降维，保留覆盖90%以上数据方差的主成分（通常10~20个即可）再输入K-Means，效果会远好于直接用全量高维特征。
• 全量特征使用的前提：只有当所有91个特征都和聚类目标强相关、无严重冗余，且已经完成标准化/归一化处理（K-Means对特征量纲非常敏感，不做统一量纲处理会导致数值范围大的特征权重过高）时，才可以尝试用全列输入，输入后需要用肘部法、轮廓系数、CH指数验证聚类效果，如果效果不符合预期还是要做特征筛选。

通用实操步骤参考：

1. 第一轮筛选：剔除无效标识类特征，剔除方差接近0的低区分度特征
2. 第二轮筛选：做特征相关性分析，合并/剔除高度冗余的特征
3. 对剩余特征做标准化处理
4. 若剩余特征数仍超过20，做PCA降维后再输入K-Means
5. 用不同的特征组合跑K-Means，对比聚类评估指标，选择效果最优的特征方案

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nithin krishna