type object 'KMeans' has no attribute 'labels_'
时间: 2023-09-26 07:11:43 浏览: 44
这个错误可能是因为你在使用KMeans聚类算法时,没有先调用fit()方法来拟合数据。在调用fit()方法之后,你可以使用KMeans的labels_属性来获取每个样本所属的簇的标签。请确保在使用labels_属性之前,已经调用了fit()方法。以下是一个使用KMeans聚类算法的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 创建一个样本数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
# 创建一个KMeans聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
# 拟合数据
kmeans.fit(X)
# 获取每个样本所属的簇的标签
labels = kmeans.labels_
# 打印结果
print(labels)
```
输出结果为:
```
[1 1 1 0 0 0]
```
其中,每个标签值表示该样本所属的簇的编号。
相关问题
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!
'KMeans' object has no attribute 'labels_'
这个错误可能是因为你在使用KMeans聚类算法之前没有先对数据进行拟合。KMeans模型需要对数据进行拟合才能得到聚类标签,即'labels_'属性。你可以尝试在调用KMeans的fit方法后再访问'labels_'属性,例如:
```
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_
```
这样就可以得到聚类标签了。如果还有问题,可以提供更多的代码细节和上下文信息,便于更好地帮助你解决问题。
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