En los últimos años, la frecuencia y la intensidad de los eventos climáticos extremos a nivel global han aumentado gradualmente, lo que ha llevado a cambios significativos en los patrones de lluvia urbana. La distribución desigual de la lluvia ha causado diferentes grados de problemas de seguridad hídrica en distintas regiones. Comprender con precisión los patrones de distribución espaciotemporal de la lluvia es crucial para entender el ciclo hidrológico y predecir la disponibilidad de recursos hídricos. Este estudio recopiló datos de lluvia cada cinco minutos de 62 estaciones de pluviómetro en el área urbana principal de la ciudad de Kunming desde 2019 hasta 2021, construyendo un modelo de reducción de dimensionalidad y agrupamiento híbrido no supervisado (HDRC). El modelo emplea el algoritmo de Embedding Lineal Local (LLE) del aprendizaje de variedades para la reducción de dimensionalidad de las muestras de datos y utiliza el algoritmo de agrupamiento dinámico K-Means para el análisis de clústeres. Los resultados muestran que el modelo categoriza la lluvia en el área de Kunming en tres tipos: El primer tipo tiene su centro de lluvia distribuido en la costa norte del lago Dian y en la parte sur del área urbana principal de Kunming, con dinámicas espaciales que muestran que la distribución de la lluvia se desarrolla gradualmente desde el cuerpo de agua del lago Dian hacia la tierra. El centro de lluvia del segundo tipo se encuentra en el área montañosa del norte de Kunming, con una tendencia de cambio dinámico espacial más pequeña. El vapor de agua tiene un centro de lluvia relativamente fijo y concentrado debido al efecto de elevación orográfica de las montañas. El centro de lluvia del tercer tipo se encuentra en el área urbana principal de Kunming, con este tipo de lluvia mostrando variaciones más pequeñas en todos los indicadores, ocurriendo principalmente en mayo y septiembre cuando la temperatura es más baja, relacionado con el efecto de isla de calor urbano. Esta investigación proporciona un flujo de trabajo general para la clasificación espacial de la lluvia, capaz de extraer los patrones de distribución espaciotemporal de la lluvia regional basándose en datos extensos y generando muestras típicas de tipos de lluvia.