将传递闭包聚类算法改为AP聚类算法后出现float() argument must be a string or a number, not 'dict'的错误

这个错误通常发生在传递给函数的参数类型不正确时。在这种情况下，您需要检查传递给函数的参数是否正确。

在将传递闭包聚类算法改为AP聚类算法时，您可能需要修改一些代码，以确保您将正确的参数传递给AP聚类算法。可能的原因是，您传递给AP聚类算法的参数是一个字典，但AP聚类算法期望的参数是一个数字或字符串。

您可以检查代码中哪个参数是字典类型，并尝试将其转换为数字或字符串类型。或者，您可以查看AP聚类算法的文档，以确保您正确地传递了参数。

相关问题

将代码中的传递闭包聚类算法改为AP聚类算法出现float() argument must be a string or a number, not 'dict'

这个错误通常是因为 AP 聚类算法期望输入为数值型数据，而传递闭包聚类算法可以处理任意类型的数据。因此，在使用 AP 聚类算法之前，需要将数据转换为数值型数据。

以下是一个示例代码，演示如何使用 AP 聚类算法对数据进行聚类：

from sklearn.cluster import AffinityPropagation
import numpy as np

# 将数据转换为数组形式
X = np.array(list(data.values()))

# 使用 AP 聚类算法进行聚类
af = AffinityPropagation().fit(X)

# 获取聚类结果
cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
labels = af.labels_
n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)

# 输出聚类结果
for i in range(n_clusters_):
    print("Cluster ", i+1, ":")
    for j in range(len(labels)):
        if labels[j] == i:
            print(list(data.keys())[j])

在这个示例代码中，我们使用了 `sklearn` 中的 `AffinityPropagation` 类来实现 AP 聚类算法。我们首先将数据转换为数组形式，然后使用 `fit` 方法对数据进行聚类。最后，我们通过 `cluster_centers_indices_`、`labels_` 和 `n_clusters_` 获取聚类结果，并输出每个聚类包含的数据项。

dnMap, xnMap = filterData(file, filterListData, 30, 200)将代码中的传递闭包聚类算法改为AP聚类算法出现float() argument must be a string or a number, not 'dict'报错

这个错误通常表示代码期望得到一个字符串或数字类型的参数，但实际上传入了一个字典类型的参数。这可能是因为AP聚类算法返回的结果格式与传递闭包聚类算法不同，需要对代码进行相应的修改。

可以尝试将返回的结果转换为列表类型，然后再进行相关操作。具体的修改方式可以参考以下示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import AffinityPropagation

def apClustering(data, damping=0.5, max_iter=200, convergence_iter=15, preference=None):
    af = AffinityPropagation(damping=damping, max_iter=max_iter, convergence_iter=convergence_iter, preference=preference)
    af.fit(data)
    cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
    labels = af.labels_
    n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)
    return n_clusters_, labels.tolist()
 
def filterData(file, filterListData, threshold1, threshold2):
    # 读取数据
    data = np.loadtxt(file, delimiter=",")
    # 进行数据过滤
    filterData = data[np.isin(data[:, 0], filterListData)]
    # 将过滤后的数据按照第一列进行分组
    groupData = {}
    for row in filterData:
        key = str(row[0])
        value = row[1:]
        if key not in groupData:
            groupData[key] = []
        groupData[key].append(value)
    # 对每个分组进行AP聚类，并将结果存储到字典中
    result = {}
    for key in groupData:
        n_clusters, labels = apClustering(groupData[key])
        clusters = {}
        for i in range(n_clusters):
            clusters[i] = []
        for i, label in enumerate(labels):
            clusters[label].append(groupData[key][i])
        result[key] = clusters
    # 返回结果
    return result

在上述代码中，我们将AP聚类算法的结果转换为了列表类型，并将整个结果存储到了字典中。这样可以保证后续操作的顺利进行。如果还有问题，可以贴出完整的代码和报错信息，以便更好地帮助您解决问题。