在Abalone数据集中，有8个特征属性，包括性别、直径、高度、整体重量、肉重量、内脏重量、壳重量和年龄。为了提取特征数据，可以先将性别属性转换为数值属性，例如将M（雄性）、F（雌性）和I（未知）分别转换为1、2和3。然后，可以使用标准化或归一化等方法对数值特征进行预处理。这样可以保证数据在相同的尺度范围内，并且可以更好地支持机器学习算法的训练。

此外，Abalone数据集中的每个样本都有一个连续值的目标属性，即“年龄”。因此，这个数据集可以被视为一个回归问题，其中目标是预测一个连续值。因此，这个数据集具有标签，其中每个样本的标签是它的年龄值。

在Abalone数据集中，目标属性是连续的数值属性“年龄”，不能直接用于k-means聚类算法。因此，我们需要选择一些适合聚类的特征属性，如直径、高度、重量等。这些特征属性可以用于描述贝类的形态、大小和重量等特征，是可以量化的属性。在选择特征属性时，需要根据贝类的生物学知识和经验，选择对年龄具有显著影响的属性。

在选择特征属性后，需要进行特征工程和预处理，以便将数据准备为适合k-means算法的形式。例如，可能需要进行缺失值填充、标准化、归一化、特征选择等预处理步骤，以便将数据转换为数值型的矩阵格式，方便进行聚类分析。

最后，可以使用k-means算法将数据分成多个簇（clusters），每个簇代表具有类似特征的样本。k-means算法基于质心（centroid）的概念，将每个样本分配到离其最近的簇，并更新每个簇的质心。重复进行这个过程，直到簇质心不再变化或达到预设的迭代次数。

根据k-means聚类的结果，可以对样本进行分类、分析和比较，进一步探索数据的结构、特征和规律，为后续的数据分析和建模提供基础。需要注意的是，聚类算法并不能保证一定能找到数据的本质结构，需要综合考虑多种指标和方法来评估聚类的有效性和质量。