最近在使用Python的聚類算法進行數據處理時，遇到了一個問題：當數據量較大時，程序會意外死機。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
data = np.random.rand(100000, 10) # 生成10維隨機數據，共計100000組
model = KMeans(n_clusters=10)
labels = model.fit_predict(data)

以上代碼使用sklearn庫中的KMeans算法對100000組10維數據進行聚類，分成10個簇。在運行這段代碼時，CPU的占用率很高，最終導致程序死機。

經過查閱文獻和實踐，發現死機的原因主要是由于KMeans算法的復雜度較高，數據量較大時會占用大量的計算資源，導致程序超出內存限制，從而死機。

為了解決這個問題，我們可以采取以下幾種方法：

1. 減少數據量，或者降低數據維度。
2. 使用其他聚類算法，例如MiniBatchKMeans、SpectralClustering等。
3. 使用分布式計算框架，例如Spark等。

總之，要注意在使用聚類算法時，要根據實際情況選擇合適的算法和參數，并且要合理利用計算資源，避免程序死機。