BsqView.rc (443): error RC2104 : undefined keyword or key name: ID_Kmeans
时间: 2023-12-18 08:04:00 浏览: 21
这个错误通常是由于资源文件中使用了未定义的关键字或名称导致的。在这个特定的错误中,看起来是在 `BsqView.rc` 文件中使用了一个未定义的关键字或名称 `ID_Kmeans`。
你需要检查 `BsqView.rc` 文件中是否确实存在名为 `ID_Kmeans` 的关键字或名称,如果不存在则需要定义它。如果确实存在,则可能是由于该关键字或名称未正确定义或声明所导致的问题。
相关问题
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs
非常抱歉,我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k)
# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)
```
这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化,`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量,`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数,并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_cluster'
这个错误是因为KMeans类的构造函数中没有n_cluster参数。正确的参数是n_clusters。下面是一个演示如何使用正确的参数来创建KMeans对象的例子:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)
```