有两种直接（普通）的方式，无需进行任何花哨的特征化：

聚类：

运行聚类算法。像 k-means 这样的东西应该可以很好地处理这种数据集。这样做时，我不会将 day_of_week 信息输入聚类算法。

我建议运行 k-means（在对每一列进行标准化之后）。选择少量易于调查的集群（或者您可以使用使 BIC 最大化的集群数量）。

调查集群以了解每个集群中的 day_of_week 成员资格。

多类分类：

将 day_of_week 视为您想要预测的响应。构建一个固定深度的决策树来预测给定列的 day_of_week。通过检查这棵树，您可以很容易地分辨出哪些决策导致一组叶子被标记为星期日，哪些决策导致一组叶子被标记为星期一。这些决定还将帮助您了解不同日子之间的相似之处。