AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'scaled_cluster'

这个错误是因为你的 DataFrame 对象没有名为 'scaled_cluster' 的属性。请确保在调用该属性之前，你已经正确地给 DataFrame 对象赋予了 'scaled_cluster' 属性。可以检查一下是否在创建 DataFrame 对象时忘记了添加该属性，或者在之后的操作中没有正确地给它赋值。

相关问题

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'

很抱歉，我之前的回答有误。确实，DataFrame对象没有`data`属性。对于automobile数据集，您可以使用`sklearn.datasets.load_automobile`加载数据。以下是使用sklearn进行PCA分析的完整代码：

from sklearn.datasets import load_automobile
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
data = load_automobile()

# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 创建PCA对象并拟合数据
pca = PCA()
pca.fit(df_scaled)

# 查看方差解释比例
print(pca.explained_variance_ratio_)

# 仅保留前两个主成分
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(df_scaled)

# 转换数据并进行可视化
df_pca = pca.transform(df_scaled)
plt.scatter(df_pca[:, 0], df_pca[:, 1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.show()

希望这个代码可以帮助您完成PCA分析。

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data' 如何解决

这个错误提示表明你正在尝试使用一个DataFrame对象的.data属性，但是DataFrame对象本身并没有.data属性。

在使用Scikit-learn库中的load_boston函数加载波士顿房价数据集时，返回的是一个Bunch对象，其中包含了.data属性和.target属性，分别表示特征数据和目标数据。因此，你需要使用.boston属性获取到对应的数据。

以下是修正后的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 将数据转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(X, columns=boston.feature_names)
df['target'] = y

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 划分特征数据和目标数据
X = df_scaled[:, :-1]
y = df_scaled[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 在测试集上评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Mean Squared Error:", mse)

在这个示例中，我们首先将数据转换为DataFrame对象，然后进行数据标准化和划分训练集/测试集。最后，构建神经网络模型并进行训练和评估。

希望这可以解决你的问题！