Как кластеризовать данные на основе одного значения в Python? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть данные объекта, хранящиеся в формате JSON:
Ссылка One Drive на json
Они представляют собой маркеры, которые я размещаю на 2D-карте (широта/длина в файле — это позиции YX на карте).
На самом деле 3D-объекты имеют alt (значение Z), которое довольно стратифицировано, и я хотел бы представить это значение Z каким-то простым способом на 2D карта. Вероятно, в слоях, обозначенных какой-либо дополнительной отметкой на карте рядом с позиционным маркером.
Я использую Python для предварительной обработки объектов и хочу сгруппировать их в небольшое количество (скажем, порядка 10 (5 минут?)) групп на основе их координаты Z, чтобы посмотреть, обеспечит ли это логическое разделение. Я ищу группы, в которых все объекты в группе расположены близко друг к другу.
Я подозреваю, что какой-то алгоритм кластеризации из sklearn (scikit-learn) имел бы смысл. Мне нужен какой-то способ оптимизировать количество кластеров, чтобы получить «лучший» результат, и, возможно, визуализировать или измерить, насколько «хороша» группировка. Хотя я не уверен, какая метрика подойдет для этого. И sklearn, и кластеризация — это области, с которыми я действительно не знаком.
Я думаю, что мои данные структурированы таким образом, что в результате можно получить кластеры. Было бы интересно расширить его до 3D-кластеров.
Будем очень признательны за любые подсказки и предложения.