具体代码“# T-SNE降维 tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca") train_x = tsne.fit_transform(train_x) # GMM聚类 GMM = GaussianMixture(n_components=2) GMM.fit(train_x, train_y) pred_val_y = GMM.predict(val_x)”报错ValueError: Expected the input data X have 3 features, but got 30 features，我该怎么修改？尝试写一段修改后的代码

根你提供的代码，可以看出你在使用 T-SNE 进行降维后，传入了 train_x 和 val_x 分别进行 GMM 聚类。由于你的数据集中每个数据点都有 30 个特征，因此在进行 T-SNE 降维时，你需要指定 n_components=3，将输入数据从 30 维降到 3 维。但是，在进行 GMM 聚类时，你又将降维后的数据 train_x 和 val_x 直接传入了 GMM 模型，导致了特征数量不匹配的错误。

解决这个问题的方法是，在使用 T-SNE 进行降维后，只保留降维后的前三个特征，然后再将这三个特征传入 GMM 模型进行聚类。具体的代码如下：

# T-SNE降维
tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca")
train_x = tsne.fit_transform(train_x)
val_x = tsne.transform(val_x) # 注意，这里也需要将 val_x 进行降维

# 只保留前三个特征
train_x = train_x[:, :3]
val_x = val_x[:, :3]

# GMM聚类
GMM = GaussianMixture(n_components=2)
GMM.fit(train_x, train_y)
pred_val_y = GMM.predict(val_x)

在这段代码中，我们首先对 train_x 和 val_x 进行 T-SNE 降维，并只保留前三个特征。然后，我们将降维后的 train_x 和 train_y 传入 GMM 模型进行聚类，并使用聚类模型对 val_x 进行预测。这样就可以避免特征数量不匹配的错误。