'KNN' object has no attribute 'complete'

时间: 2023-08-31 13:08:10 浏览: 74
'KNN'对象没有'complete'属性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python3下机器学习实战KNN代码出现AttributeError: ‘dict’ object has no attribute错误](https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/78639317)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
相关问题

KNN报错AttributeError: 'Flags' object has no attribute 'c_contiguous'

KNN报错AttributeError: 'Flags' object has no attribute 'c_contiguous'的问题可能是由于使用的python版本不同导致的。引用中提到,在Python3的编译器中,不再使用iteritems()函数,而是使用items()函数。这可能会导致在KNN算法中出现错误。你可以尝试将使用iteritems()的代码改为items(),看看是否能够解决这个问题。 此外,根据你的问题描述,我没有找到与KNN报错相关的具体代码或具体原因。如果你能提供更多的代码或错误信息,我可以帮助你更准确地定位和解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [模型训练报错AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘text](https://blog.csdn.net/u014479551/article/details/107377992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [机器学习实战第二章kNN报错:AttributeError: ‘dict‘ object has no attribute ‘iteritems](https://blog.csdn.net/weixin_45252975/article/details/120683297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

knn 报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

这个报错是由于在使用KMeans()函数时,n_clusters参数设置为1导致的。在KMeans算法中,n_clusters参数表示要将数据分成的簇的数量,而当n_clusters设置为1时,算法无法进行有效的聚类操作,因此会出现报错。具体来说,报错信息中的'NoneType' object has no attribute 'split'是由于在threadpoolctl.py文件中的get_version()函数中,get_config()返回了None,而后续代码中使用了split()方法,导致报错。 为了解决这个问题,你可以将n_clusters参数设置为大于1的值,例如2或更大的数值,以确保能够进行有效的聚类操作。在你提供的代码片段中,n的取值范围是1到10,你可以尝试将n的范围修改为2到10,然后再运行代码,看看是否还会出现报错。这样可以通过绘制手肘图来寻找最优的k值。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python在使用kmeans聚类函数时报错:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘](https://blog.csdn.net/guigenyi/article/details/127317293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于python实现KNN分类算法

主要为大家详细介绍了基于python实现KNN分类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解

主要介绍了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法,结合实例形式详细分析了机器学习KNN算法原理以及Python相关实现步骤、操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
recommend-type

机器学习实战 - KNN(K近邻)算法PDF知识点详解 + 代码实现

邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据...
recommend-type

knn讲解ppt 课件资料

KNN 课件资料 感觉写的很不错,共享下。呵呵
recommend-type

数据挖掘中的KNN算法详解

数据挖掘的分类技术。关于空间向量模型的KNN算法简介,以及KNN算法的简单运用和讲解。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

python 如何将DWG转DXF

Python可以使用CAD软件的COM组件进行DWG到DXF的转换。以下是示例代码: ```python import win32com.client def dwg_to_dxf(dwg_path, dxf_path): acad = win32com.client.Dispatch("AutoCAD.Application") doc = acad.Documents.Open(dwg_path) doc.SaveAs(dxf_path, win32com.client.constants.acDXF) doc.Close() acad.Quit
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。