K-Means聚类如何在没有空间信息的情况下工作？

K-Means聚类算法是一种无监督学习算法，可以在没有空间信息的情况下工作。它将数据集分成k个不同的簇，每个簇都具有相似的特征。

下面是一个使用Python实现K-Means聚类算法的示例代码，该代码不依赖于空间信息：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 定义聚类数目
k = 3

# 创建K-Means模型并进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 打印每个数据点的聚类标签
print(labels)

以上代码生成了一个包含100个随机二维数据点的数据集，并使用K-Means算法将数据集分成了3个簇。kmeans.labels_返回了每个数据点的聚类标签。

需要注意的是，K-Means聚类算法是基于数据点之间的相似性进行聚类的，并不依赖于空间信息。因此，即使没有空间信息，K-Means仍然可以对数据进行聚类分析。