典型的聚类算法是k-means（而不是k-NN，即k-最近邻，主要用于分类）。还有其他聚类算法，例如层次聚类算法。sklearn提供实现k-means（和示例）、层次聚类算法和其他聚类算法的函数。

要评估生成的集群的质量，您可以使用剪影方法（sklearn提供可用于计算剪影分数的函数）。

关于您的特定数据框，请注意它包含重复，因此您可能希望在开始聚类过程之前删除它们。此外，ID 不是唯一的，但您可能不需要用于集群的 ID。

是的，您可以使用 KNN 算法对数据进行聚类（如果您使用 KNN，实际上它是分类而不是聚类）。但是，首先您需要将一个特征设置为标签，因为 KNN 是一种监督学习方法，它需要一个带标签的数据来首先训练数据。例如，您可以使用 Gender 作为标签来对数据进行分类。要确定分类结果的质量，您可以简单地使用准确度。

如果不想使用标签，可以使用 K-Means 等无监督学习方法进行聚类。因为它是无监督的，所以不需要标签，因此您可以使用所有功能来执行集群任务。对于 k-means 算法，您可以使用 scikit-learn 的库或从头开始创建它。要评估结果，您可以使用轮廓分数或肘部方法（找到最佳聚类数）。

并且不要忘记进行数据探索，因为它可能会提高集群结果的质量。

您可以在以下链接中了解有关 K-Means 和 KNN 之间区别的更多信息： https ://pythonprogramminglanguage.com/how-is-the-k-nearest-neighbor-algorithm-different-from-k-means-clustering/

我希望这有帮助 ：）

KNN 可用于与数据框进行聚类。但是您必须采取一些步骤。1.你必须分离你想要集群的特征。例如，您可以对出生日期和年龄进行聚类。2. 如果有字符串类型的数据，则必须将其更改为整数。为了更轻松地进行聚类，您可以使用 Sklearn 库。您可以通过以下链接访问https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html

有几种聚类算法，例如：K-means、Mean shift、分层等。根据我的经验，实际上它是 K-means（KNN 用于分类）。它适用于对您的数据集进行聚类，对您的数据集进行聚类有几个步骤：

1. 您必须确定要集群哪些功能
2. 将分类数据集更改为数值
3. 此步骤是可选的，您可以删除与您之前选择的功能无关的列
4. 尝试对您的聚类进行编码（例如从数据集中确定质心，计算与质心的欧几里德距离等），或者如果您想使用库，也许 sklearn 是正确的地方。

为了确定集群的质量，您可以测量 SSE（每个集群项目的平方误差之和）、集群间距离、每个集群的集群内距离、最大半径、平均半径。