KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'sample_weight'
时间: 2024-06-18 18:02:41 浏览: 11
KMeans是一种常用的聚类算法,它的__init__()方法没有sample_weight参数。sample_weight参数通常用于加权聚类,但在KMeans中并没有这个选项。如果你想使用加权聚类,可以考虑使用其他聚类算法,如DBSCAN或层次聚类。如果你仍然想在KMeans中使用加权聚类,你可以手动实现一个带有sample_weight参数的KMeans算法。
相关问题
KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'int'
这个错误的原因可能是你在调用 KMeans 类的 __init__() 方法时使用了一个名为 'int' 的关键字参数,但是 KMeans 类并没有定义这个参数。
通常情况下,KMeans 类的初始化方法需要指定一些参数,例如聚类数量、初始质心等。请检查你的代码,看看是否有误传了参数名。另外,你也可以查看一下 KMeans 类的文档,确认需要传递的参数名和类型。
KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
这个错误可能是因为你使用的 `KMeans` 模型版本较旧,不支持 `n_jobs` 参数。`n_jobs` 是指定KMeans算法使用的CPU核心数。你需要更新 `sklearn` 模块到最新版本,或者指定其他可用的参数来替代 `n_jobs`。
你可以尝试使用 `KMeans` 的 `n_jobs` 参数的替代方案,例如 `parallel_backend` 或 `joblib`. 例如,你可以使用以下代码来使用 `joblib` 库并指定 4 个 CPU 核心来并行计算:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import parallel_backend
with parallel_backend('multiprocessing', n_jobs=4):
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
```
在这个例子中,`KMeans` 模型被包含在 `parallel_backend` 上下文管理器中,以便使用 `joblib` 库进行并行计算。`n_jobs`参数指定使用的 CPU 核心数量。