代码出错了,TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'
时间: 2023-12-29 21:02:50 浏览: 109
这个错误通常是因为数据集中包含了字符串类型的列,而我们的算法只能处理数值类型的数据。因此,在读取数据时,需要将字符串类型的列删除或者进行处理。
在这个数据集中,第三列是标签列,数据类型为字符串。我们可以先将其删除,然后再进行聚类。以下是修改后的代码:
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])
# 删除标签列
data.drop('label', axis=1, inplace=True)
# 获取特征向量
X = data.values
# 定义聚类数量
k = 3
# 随机初始化聚类中心
centers = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :]
# 定义最大迭代次数和收敛阈值
max_iter = 300
tol = 1e-4
# 初始化簇分配和簇中心变化的标志
cluster_assignments = np.zeros(X.shape[0])
center_movements = np.ones(k)
# 迭代聚类过程
for i in range(max_iter):
# 计算每个样本到各个聚类中心的距离
distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 将样本划分到距离最近的聚类中心所在的簇
new_assignments = np.argmin(distances, axis=0)
# 判断簇分配是否发生变化
if np.all(cluster_assignments == new_assignments):
break
# 更新簇分配
cluster_assignments = new_assignments
# 更新聚类中心
for j in range(k):
if np.sum(cluster_assignments == j) == 0:
# 如果有一个簇为空,则随机选择一个样本作为聚类中心
centers[j] = X[np.random.choice(X.shape[0], 1), :]
else:
centers[j] = np.mean(X[cluster_assignments == j], axis=0)
# 判断聚类中心是否发生变化
center_movements = np.sqrt(((centers - old_centers)**2).sum(axis=1))
if np.all(center_movements < tol):
break
# 保存上一次的聚类中心
old_centers = centers.copy()
# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = cluster_assignments
# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)
```
这个修改后的代码应该可以正常运行,如果还有问题,请随时告诉我。