ValueError: could not convert string to float: '\ufeff3'

这个错误表示在将字符串转换为浮点数时出现了问题。`\ufeff` 是 Unicode 字节顺序标记（BOM），它可能会导致解析错误。

为了解决这个问题，你可以尝试使用 `encoding='utf-8-sig'` 参数来打开 CSV 文件，以过滤掉 BOM 字符。下面是修改后的代码：

import csv
from sklearn.cluster import KMeans

# 存储数据的列表
data = []

# 打开 CSV 文件并读取数据
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8-sig') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader)  # 跳过标题行

    # 读取每一行数据，并转换为浮点数
    for row in reader:
        data.append([float(value) for value in row])

# 创建 KMeans 对象并进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 设置聚类数目为 3
kmeans.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 打印每个数据点的聚类标签
for i, label in enumerate(labels):
    print(f"数据点 {i+1} 的聚类标签为: {label}")

在上面的代码中，我们使用 `encoding='utf-8-sig'` 参数来打开 CSV 文件，以过滤掉 BOM 字符。然后我们继续将数据转换为浮点数，并进行 K-means 聚类。

请确保将代码中的 `'data.csv'` 替换为你要导入的实际文件路径，并根据需要调整聚类数目。希望这能解决你遇到的问题。