Kmeans标签返回NaN聚类

在K-means聚类算法中，有时会出现某个聚类的标签返回NaN的情况。这通常是由于数据中存在缺失值或异常值导致的。下面是一个解决方法的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建一个包含NaN的数据集
X = np.array([[1, 2], [3, np.nan], [5, 6], [np.nan, 8]])

# 使用K-means聚类算法进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

# 获取聚类的标签
labels = kmeans.labels_

# 处理标签中的NaN值
labels[np.isnan(X).any(axis=1)] = np.nan

print(labels)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含NaN值的数据集X。然后使用K-means算法进行训练，并获取聚类的标签。接着，我们通过np.isnan(X).any(axis=1)来判断哪些样本中存在NaN值，然后将对应的标签设置为NaN。

运行上述代码，输出的结果将是一个包含NaN值的数组，其中NaN值表示对应样本的聚类标签。