修正这段代码 kmeans = KMeans() x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()
时间: 2024-02-17 09:05:00 浏览: 20
在代码中,需要给`KMeans()`函数传递参数,比如可以指定聚类的簇数`n_clusters`,例如`KMeans(n_clusters=self.m)`。如果不指定参数,可能会出现以下错误提示:
```
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'n_clusters'
```
因此,修正后的代码如下所示:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=self.m)
x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))]
kmeans.fit(x0)
centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()
```
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kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()出现n_samples=1 should be >= n_clusters=3.怎么修正
这个错误提示表明簇的数量`n_clusters`大于样本数量`n_samples`,因此需要增加样本数量或者减少簇的数量。通常情况下,聚类算法需要至少有和簇心数量相等的样本才能进行聚类,否则算法无法收敛。
在这里,可以考虑增加样本数量,或者减少簇的数量。由于样本数量是1,因此可以尝试将簇的数量减少到1,即将`self.m`的值设为1。修正后的代码如下所示:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=1)
x0 = [i for i in np.zeros(self.n)]
kmeans.fit([x0])
centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()
```
如果需要增加样本数量,可以考虑使用更多的样本数据进行聚类。
kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()出现Found array with dim 3. KMeans expected <= 2.怎么修正
这个错误提示表明`x0`数组的维度为3,而KMeans算法只接受维度不超过2的数据。可以通过将`x0`数组展平为1维数组来解决这个问题,即将`x0`定义为`[i for i in np.zeros(self.n)]`。修正后的代码如下所示:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=self.m)
x0 = [i for i in np.zeros(self.n)]
kmeans.fit([x0])
centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()
```
这里需要将`x0`传递给`fit()`函数时,用`[x0]`将其转化为一个二维数组传递给函数,以符合函数的参数要求。