tslearnを使ったKshapeによる時系列データのクラスタリング

Python
1from tslearn.clustering import KShape
2from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance
3
4seed = 0
5np.random.seed(seed)
6train_data = TimeSeriesScalerMeanVariance(mu=0.0, std=1.0).fit_transform(train_data)
7
8#train_data.shape (501, 1, 60)
9ks = KShape(n_clusters=2, n_init=10, verbose=True, random_state=seed)
10y_pred = ks.fit_predict(train_data)

１次元のサンプリングが60の時系列データをクラスタリングしたいと考えています。
501個のデータを用意しました。

すると、以下のような実行結果となりました。

Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster
Init 1
Resumed because of empty cluster

失敗した原因が不明なのでアドバイスいただきたいです。
よろしくお願いします。

また、可能であれば学習してテストデータを検証する流れまで教えていただいたらありがたいです。

よろしくお願いいたします。