识别参考聚类可视化图表类型及基于K-Means模型绘图的方法

该参考样例属于K-Means聚类结果的二维特征投影散点图，是三维多特征聚类任务的标准展示形式：将原本三维空间中（对应财富、成立年限、初始融资金额三个特征维度）的样本映射到二维平面，通过颜色区分不同聚类簇的归属，同时突出标记每个簇的中心位置，直观呈现不同群体的特征边界。

• 提取模型核心输出：从已训练完成的K-Means实例中，直接导出样本对应的聚类标签、各个簇的聚类中心坐标，确保所有输出和之前完成的聚类结果完全匹配，不要在可视化阶段重新执行训练流程
• 确定二维映射规则：优先选择业务解读性最强的两个特征作为坐标轴，比如将「成立年限」设置为X轴、「初始融资金额」设置为Y轴，剩余的「财富」维度可以通过散点的尺寸做视觉编码，无需额外降维就能实现和参考样例一致的信息表达；如果需要完整保留三个特征的分布关系，可对接PCA模块将三维特征投影到2个主成分平面作为坐标轴
• 分簇绘制样本：为每个聚类簇分配差异化的高区分度颜色，设置合适的散点透明度，避免样本重叠遮挡，让同簇样本的分布范围可被直接识别
• 突出标记聚类中心：将每个簇的中心坐标用大尺寸、高对比的标记（如金色五角星）绘制在图上，方便快速定位每个簇的特征核心区间
• 补全图表说明要素：为坐标轴标注对应特征的名称、数值范围，添加图例说明不同颜色对应的聚类编号，可在图的边角位置补充每个簇的样本量统计信息，匹配参考样例的信息密度

注意：所有可视化绘制必须直接复用已训练模型的输出结果，不要为了适配可视化效果随意调整特征缩放参数、重新计算聚类标签，否则会和之前的聚类分析结论脱节。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rutkay Karabulak