要为聚类任务选择数据集，首先要了解数据的性质和项目的目标。当数据集包含与您要解决的问题相符的有意义的模式或分组时，聚类效果最佳。例如，如果要对客户进行分段，则需要购买历史、人口统计或浏览行为等特征。确保数据是结构化的（例如，表格格式），并且包含可以由聚类算法处理的数值或分类变量。避免使用包含过多噪声或不相关特征的数据集，因为这些可能会掩盖潜在的模式。诸如归一化（将特征缩放到标准范围）或处理缺失值之类的预处理步骤对于确保 K-means 或 DBSCAN 等算法有效地执行至关重要。
接下来，考虑数据集的大小和维度。聚类算法的行为因样本和特征的数量而异。对于较小的数据集（例如，数百行），分层聚类可能实用，而较大的数据集（数百万行）可能需要可扩展的方法，例如 Mini-Batch K-means。高维数据（许多特征）会导致“维度诅咒”，其中点之间的距离变得没有意义。诸如主成分分析 (PCA) 或 t-SNE 之类的技术可以降低维度，同时保留结构。例如，如果要对文本数据（例如，新闻文章）进行聚类，将文本转换为嵌入（例如，TF-IDF 或 word2vec）并应用 PCA 可能有助于揭示基于主题的聚类。始终验证数据集的大小是否与可用的计算资源对齐。
最后，通过使用初步聚类测试数据集的适用性来验证数据集的适用性。使用轮廓系数（测量聚类内聚和分离）或 Davies-Bouldin 指数等指标来评估聚类质量。如果存在真实标签（例如，标记的客户群），请将聚类与标签进行比较以进行验证。例如，鸢尾花数据集包含物种标签，使您可以检查聚类是否与已知的分类对齐。如果标签不可用，请使用 2D/3D 图（通过 PCA 或 UMAP）可视化聚类以检查其结构。领域知识在这里至关重要：具有地理坐标的数据集可能适用于基于位置的聚类，但与按行为对用户进行分组无关。通过细化特征或尝试不同的算法（例如，用于基于密度的聚类的 DBSCAN）进行迭代，直到结果与您的目标一致。