problem = pymanopt.Problem(manifold, cost,x0=x0) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'x0'
时间: 2023-11-19 16:49:59 浏览: 128
这个错误是因为在创建 `pymanopt.Problem` 对象时,出现了一个意外的关键字参数 `x0`。根据文档,`pymanopt.Problem` 的初始化函数并不接受 `x0` 参数。
可能的原因是你可能使用了过时的 API 或者文档中有误。请确保你正在使用最新版本的 `pymanopt` 库,并且按照正确的方法调用 `pymanopt.Problem`。
如果你想提供初始点 `x0`,可以尝试使用其他方法或函数来设置初始点,而不是通过 `pymanopt.Problem` 的参数传递。
相关问题
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.manifold.t_sne'
这个错误通常是由于缺少 scikit-learn 库中的 t_sne 模块导致的。您可以通过在终端中运行以下命令来安装该模块:
```
pip install scikit-learn
```
如果您已经安装了 scikit-learn 库,但仍然遇到此错误,请尝试更新该库:
```
pip install --upgrade scikit-learn
```
如果您使用的是 Anaconda 环境,则可以使用以下命令安装:
```
conda install scikit-learn
```
具体代码“# T-SNE降维 tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca") train_x = tsne.fit_transform(train_x) # GMM聚类 GMM = GaussianMixture(n_components=2) GMM.fit(train_x, train_y) pred_val_y = GMM.predict(val_x)”报错ValueError: Expected the input data X have 3 features, but got 30 features,我该怎么修改?尝试写一段修改后的代码
根你提供的代码,可以看出你在使用 T-SNE 进行降维后,传入了 train_x 和 val_x 分别进行 GMM 聚类。由于你的数据集中每个数据点都有 30 个特征,因此在进行 T-SNE 降维时,你需要指定 n_components=3,将输入数据从 30 维降到 3 维。但是,在进行 GMM 聚类时,你又将降维后的数据 train_x 和 val_x 直接传入了 GMM 模型,导致了特征数量不匹配的错误。
解决这个问题的方法是,在使用 T-SNE 进行降维后,只保留降维后的前三个特征,然后再将这三个特征传入 GMM 模型进行聚类。具体的代码如下:
```
# T-SNE降维
tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca")
train_x = tsne.fit_transform(train_x)
val_x = tsne.transform(val_x) # 注意,这里也需要将 val_x 进行降维
# 只保留前三个特征
train_x = train_x[:, :3]
val_x = val_x[:, :3]
# GMM聚类
GMM = GaussianMixture(n_components=2)
GMM.fit(train_x, train_y)
pred_val_y = GMM.predict(val_x)
```
在这段代码中,我们首先对 train_x 和 val_x 进行 T-SNE 降维,并只保留前三个特征。然后,我们将降维后的 train_x 和 train_y 传入 GMM 模型进行聚类,并使用聚类模型对 val_x 进行预测。这样就可以避免特征数量不匹配的错误。