KMeansModel' object has no attribute 'computeCost'

这个错误可能是因为你在使用 KMeans 模型时，使用了 `computeCost` 这个方法，但 KMeans 模型并没有这个方法。在 KMeans 模型中，需要使用 `computeCost` 方法的是 KMeansModel 类。因此，你需要先使用 KMeans 训练数据得到 KMeansModel，然后才能在 KMeansModel 上使用 `computeCost` 方法。以下是一个示例代码：

from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator

# 使用 KMeans 训练数据
kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmeans.fit(data)

# 在 KMeansModel 上使用 computeCost 方法
cost = model.computeCost(data)
print("Within Set Sum of Squared Errors = " + str(cost))

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Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'KMeansModel' object has no attribute 'computeCost'

这个错误提示是因为你正在使用一个 KMeansModel 对象，而这个对象并没有 computeCost 方法。一般来说，computeCost 方法是在 KMeans 对象中定义的。

如果你想要计算 KMeansModel 对象的代价，可以使用 KMeans 对象的 computeCost 方法来计算。具体的操作步骤如下：

1. 创建 KMeans 对象，并使用该对象对数据进行聚类。
2. 使用 KMeansModel 对象来获取聚类结果，然后调用 KMeans 对象的 computeCost 方法来计算代价。

例如，下面是一段示例代码：

from pyspark.ml.clustering import KMeans

# 创建 KMeans 对象
kmeans = KMeans(k=2)

# 使用 KMeans 对象对数据进行聚类
model = kmeans.fit(data)

# 使用 KMeansModel 对象获取聚类结果
predictions = model.transform(data)

# 计算代价
cost = kmeans.computeCost(predictions)

上述代码中，我们首先创建了一个 KMeans 对象，并使用该对象对数据进行聚类。然后，我们使用 KMeansModel 对象来获取聚类结果，并将其存储在 predictions 变量中。最后，我们使用 kmeans.computeCost(predictions) 来计算代价。

'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates' 'Series' object has no attribute 'duplicates'

非常抱歉，我之前给出的答案有误。在 Pandas 中，确实没有 `duplicates` 方法。正确的方法是使用 `uplicated` 方法来检测重复值，并使用 `sum` 方法计算它们的数量。以下是正确的示例代码：

import pandas as pd

# 假设您有一个名为 dt 的 Series 对象

duplicates_count = dt.duplicated().sum()

print(duplicates_count)

请注意，`dt` 是您的 `Series` 对象的名称，具体名称可能不同。确保您使用正确的 `Series` 名称来执行这些操作。对于 DataFrame 中的列，您需要使用类似的方法来访问该列并进行重复值的计算。