为无监督学习问题选择合适的数据集，首先要确保数据的特征与问题的目标相符。无监督学习旨在发现隐藏的模式、对相似数据点进行分组或在没有预定义标签的情况下降低复杂性。例如，如果你的目标是客户细分，你需要捕获有意义的客户行为数据，如购买历史、浏览模式或人口统计信息。确保数据集有足够的与任务相关的特征。避免包含过多不相关列的数据集，它们会引入噪音。例如，对具有 100 多个特征的传感器读数数据集进行异常检测时，可能需要在聚类之前进行降维处理（如 PCA）。
接下来，评估数据集的结构和质量。无监督方法通常需要数值化、规范化处理的数据。如果你的数据集包含分类变量（例如，产品类别），使用 One-Hot 编码等技术对其进行转换。检查缺失值或异常值，因为它们可能扭曲结果。例如，零售交易数据集中客户年龄缺失的数据，可能需要进行填充或移除不完整行。此外，考虑数据集的大小：太小（例如，100 行），模式可能不可靠；太大（例如，数百万行），计算成本可能飙升。平衡是关键——比如使用 10,000 条记录的样本进行初步聚类测试。
最后，通过探索性分析验证数据集的适用性。绘制分布图、计算成对相关性，或使用 t-SNE 可视化聚类结果。如果数据在这些可视化中显示出清晰的分组或趋势，它就是一个不错的候选数据集。例如，对使用 TF-IDF 向量化的新闻文章数据集进行可视化时，可能会揭示主题聚类。此外，测试基线算法（如 k-means 或 DBSCAN），看看它们是否产生可解释的结果。如果多次运行产生不一致的聚类结果，数据可能缺乏有意义的结构或需要预处理。通过改进特征或缩放数据进行迭代，直到结果与你的问题目标一致。