TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_cluster'

时间: 2023-12-07 11:03:58 浏览: 186
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TypeError: _queue_reduction(): incompatible function arguments.

这个错误是因为KMeans类的构造函数中没有n_cluster参数。正确的参数是n_clusters。下面是一个演示如何使用正确的参数来创建KMeans对象的例子： ```python from sklearn.cluster import KMeans # 创建KMeans对象 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) # 对数据进行聚类 kmeans.fit(X) ```
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TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs

在sklearn.cluster中的KMeans类确实没有n_jobs参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用joblib库中的Parallel和delayed函数来实现并行化计算。具体的代码如下： from sklearn.cluster import ...

TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

这个错误通常是因为你正在使用的 sklearn 版本太旧了， n_jobs 参数在旧版本中可能不存在。你可以尝试更新你的 sklearn 版本。执行以下命令可以更新 sklearn： pip install -U scikit-learn 如果...

解决TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

你可以试着升级你的sklearn版本，或者使用不含有n_jobs参数的KMeans。 升级sklearn版本的方法： pip install -U scikit-learn 如果你仍然想使用旧版本的sklearn，可以使用n_jobs参数的代替方法，如下所示...

解释TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

这个错误提示表明在使用KMeans算法的时候，传入了一个未知的参数n_jobs。KMeans是Scikit-learn库中的聚类算法，用于将数据分成多个簇。在Scikit-learn 0.23版本之前，KMeans算法没有n_jobs参数，因此如果你使用的是...

pycharm中出现TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

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kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=1) 。TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'这个问题怎么解决

在 scikit-learn 0.23 版本之前，KMeans 类没有 n_jobs 参数。要解决这个问题，您可以尝试以下两种方法之一： 1. 更新 scikit-learn 库的版本。如果您的 scikit-learn 版本低于 0.23 版本，则可以通过升级到...

kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs_=1) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs_'

如果你仍然遇到TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'的错误，可能是因为你的sklearn版本太旧，不支持n_jobs参数。建议你升级到最新版本的scikit-learn，或者将参数n_...

kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=1) 。 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'这个问题的具体解决办法

这个问题的具体解决办法是将参数n_jobs修改为n_jobs_，因为sklearn中的KMeans类并不支持n_jobs参数，而是使用n_jobs_参数来控制并行计算的数量。所以你需要将代码修改为： kmodel = KMeans(n_clusters=...

kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=None) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

在sklearn.cluster中的KMeans类确实没有n_jobs参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用joblib库，将KMeans类的n_jobs参数设置为-1，以使用所有可用的CPU核心: from sklearn.cluster import ...

kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=1) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

在sklearn.cluster中的KMeans类确实没有n_jobs参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用joblib库中的Parallel和delayed函数来实现并行化计算。具体的代码如下： from sklearn.cluster import ...

kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=-1) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

在sklearn.cluster中的KMeans类确实没有n_jobs参数。如果你想要设置并行计算的数量，可以使用joblib库中的Parallel和delayed函数来实现并行化计算。具体的代码如下： from sklearn.cluster import ...

解决TypeError: KMeans.init() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'

这个错误可能是因为您正在使用的 Scikit-learn 版本不...kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', max_iter=300) 在这个例子中，我们使用了旧版本的 KMeans 初始化方法，并且没有使用 n_jobs 参数。

错误解决：TypeError: MeanShift.__init__() got an unexpected keyword argument 'quantile'

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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。...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'

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...

帮我解决代码运行中出现的错误 from sklearn.cluster import KMeans from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np # 4.根据余弦相似度排序并过滤 # 根据余弦相似度排序 sorted_indices = np.argsort(cos_sim)[::-1] # 过滤掉相似度低于阈值的词汇 threshold = 0.85 related_words = [] for i in sorted_indices: if cos_sim[i] >= threshold: related_words.append((text[i], cos_sim[i])) # 输出与种子词最相似的词汇 print("与种子词最相似的词汇：") for word, sim in related_words: print(word, sim) # 5.聚类 # 将词向量转化为numpy数组 word_embeddings = word_embeddings.detach().numpy() # 进行KMeans聚类 num_clusters = 5 kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=0).fit(word_embeddings) # 输出聚类结果 for i in range(num_clusters): cluster_words = [] for j in range(len(text)): if kmeans.labels_[j] == i: cluster_words.append(text[j]) print("聚类%d：" % i, cluster_words) 代码运行后出现的错误有：TypeError: argsort() got an unexpected keyword argument 'axis' 、RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead.、ImportError: cannot import name '_liblinear' from 'sklearn.svm' (E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\svm\__init__.py)，快速帮我解决以下，生成修改后的代码

kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, random_state=0).fit(word_embeddings) # 输出聚类结果 for i in range(num_clusters): cluster_words = [] for j in range(len(text)): if kmeans.labels_[j] == i: ...
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