clf = KMeans(n_clusters=4, random_states=4) 这句代码出现了init() got an unexpected keyword argument 'random_states'的错误怎么解决

这个错误提示表明 `KMeans` 模型的构造函数 `__init__()` 中没有 `random_states` 这个参数。实际上，这个参数应该是 `KMeans` 模型中的 `random_state`（注意是没有`s`的），用来控制模型的随机初始化。

因此，你需要将 `random_states` 改为 `random_state`，即：

clf = KMeans(n_clusters=4, random_state=4)

这样就不会出现 `init() got an unexpected keyword argument 'random_states'` 的错误了。

相关问题

clf = KMeans(n_clusters=4,random_states=4)在运行这段代码时，出现以下报错，该如何解决？TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'random_states'

这个错误是因为KMeans类的参数中没有叫做random_states的参数。正确的参数是random_state（没有s）。请将代码中的random_states改为random_state即可解决问题。修改后代码如下：

clf = KMeans(n_clusters=4, random_state=4)

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [1], in <cell line: 70>() 64 test_weight = test_tfidf.toarray() 68 # 代码8-12 69 # K-Means聚类 ---> 70 clf = KMeans(n_clusters=4, random_states=4) # 选择4个中心点 71 # clf.fit(X)可以将数据输入到分类器里 72 clf.fit(train_weight) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'random_states'

这个错误是因为 KMeans 函数中的参数应该是 `random_state` 而不是 `random_states`，所以更正一下代码应该是：

# K-Means聚类
clf = KMeans(n_clusters=4, random_state=4)  # 选择4个中心点
# clf.fit(X)可以将数据输入到分类器里
clf.fit(train_weight)

注意到 `random_state` 参数实际上是一个随机数生成器的种子，可以用来控制每次随机的结果是否相同。如果在不同的运行中使用相同的 `random_state` 参数，那么得到的聚类结果会是相同的。