type object 'KMeans' has no attribute 'labels_'

这个错误通常发生在使用 scikit-learn 库的 KMeans 聚类算法时，可能是因为没有调用 KMeans 的 fit 方法进行训练，或者训练数据的维度不正确。一般情况下，应该先对数据进行处理，确保数据的格式正确，然后再进行聚类算法的训练和预测。

以下是一个示例代码，可以参考一下：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=42)

# 创建 KMeans 算法实例
kmeans = KMeans(n_clusters=4)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 进行预测
labels = kmeans.predict(X)

在这个示例代码中，首先使用 make_blobs 函数创建了一个包含 1000 个样本数据的数据集。然后创建了一个 KMeans 算法实例，将其聚类数量设置为 4。接着调用算法的 fit 方法对数据进行训练，最后使用 predict 方法对数据进行预测，得到聚类标签。

相关问题

'KMeans' object has no attribute 'labels_'

这个错误通常出现在使用KMeans聚类算法的时候，原因可能是因为你没有调用KMeans算法的fit方法进行训练或者fit方法没有正确执行，导致模型没有生成labels_属性。你可以检查一下你的代码是否正确调用了KMeans的fit方法，并且确保输入的数据格式正确。另外，你也可以尝试使用其他的聚类算法，比如DBSCAN或者层次聚类等。

KMeans' object has no attribute 'labels_array'

这个错误通常出现在使用 scikit-learn 库中的 KMeans 算法时，可能是因为您的代码中使用了过时的属性或方法。在 scikit-learn 0.23 版本之后，KMeans 类的属性已经从 'labels_array' 更改为 'labels_'。

要解决这个问题，您可以尝试更新您的 scikit-learn 库到最新版本，或者在代码中将属性 'labels_array' 更改为 'labels_'。例如，如果您想要获取聚类结果的标签，可以使用以下代码：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
X = [[0], [1], [2], [3]]
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

请注意，这里使用的是属性 'labels_' 而不是 'labels_array'。希望这可以帮助您解决问题！