修正聚类结果可以采用以下方法：

1. 调整 k 值，即簇的数量
2. 尝试使用其它的聚类算法和模型
3. 对数据进行预处理，例如归一化和标准化等
4. 增加迭代次数
5. 考虑使用谱聚类或者层次聚类等方法

代码示例：

调整 k 值

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=5) kmeans.fit(X)

使用其它聚类算法和模型

from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(X)

对数据进行归一化和标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler().fit(X) X_scaled = scaler.transform(X)

设置更多的迭代次数

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=5, max_iter=500) kmeans.fit(X)

谱聚类

from sklearn.cluster import SpectralClustering

spectral = SpectralClustering(n_clusters=5) spectral.fit(X)

层次聚类

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

agglo = AgglomerativeClustering(n_clusters=5) agglo.fit(X)