6.3.1　特征工程

特征工程是选择数据度量作为特征输入机器学习算法的过程。特征工程对于K均值聚类非常重要，使用有意义的特征来捕捉数据变化可以找到所有自然生成的组别。分类数据（如性别、国家、浏览器类型等类别标签）需要被编码或分离，以确保算法运行。