操纵非常大的文本文件和聚类分析
大规模文本文件的处理和聚类分析是一个问题，可能出现的原因是文本文件的大小超过了常规处理方法的限制。解决这个问题的方法是将数据存储到数据库中，并使用数据库执行查询操作，以更高效的方式获取聚合统计数据和附加值。可以使用Python的标准库中的DB API，如sqlite3，也可以使用ORM库如SQLAlchemy。此外，还可以使用公共云数据库的SDK，如AWS的boto3和Google Cloud的Cloud SQL。
下面是一个示例代码，展示了如何将文本文件中的数据存储到数据库中：
with open("file.txt", "r") as file:
for line in file:
# 过滤数据
# 如果数据通过过滤，将其添加到批处理中
# 当批处理大小达到n时，将数据插入到数据库中并重新开始批处理
通过将数据存储到数据库中，可以更方便地执行各种SQL查询操作，获取聚合统计数据、追加值等。可以从数据库中提取样本用于机器学习操作，也可以使用支持查询的`fit generator`方法。Python的scikit-learn库提供了聚类算法的实现，但是没有针对大规模数据的内存外实现。至于C#库，由于没有使用过，无法发表意见。
总之，通过将大规模文本文件存储到数据库中，并使用数据库查询来处理和分析数据，可以解决大规模文本文件处理和聚类分析的问题。Python提供了许多数据库相关的工具和库，可以方便地进行操作。