传递闭包聚类算法改为AP聚类算法后代码后dnMap, xnMap = filterData(file, filterListData, 30, 200)出现float() argument must be a string or a number, not 'dict'报错

这个错误可能是由于在传递闭包聚类算法中使用的数据类型与AP聚类算法不同所导致的。建议检查filterData函数的实现，看看是否存在与AP聚类算法不兼容的数据类型。同时，也建议检查AP聚类算法的实现，确保它能够正确处理传递给它的数据类型。

另外，可能需要将filterData函数的返回值进行调整，以确保它与AP聚类算法兼容。具体来说，可能需要将返回的字典类型转换为一个列表类型，以方便AP聚类算法进行处理。可以尝试使用以下代码进行转换：

dataList = []
for key in dnMap:
    dataList.append([dnMap[key], xnMap[key]])

然后，将dataList传递给AP聚类算法进行处理即可。

相关问题

传递闭包聚类算法改为AP聚类算法后代码dnMap, xnMap = filterData(file, filterListData, 30, 200)出现float() argument must be a string or a number, not 'dict'报错

这个错误可能是由于在传递闭包聚类算法中使用的数据结构与AP聚类算法不同导致的。建议检查代码中是否有对数据结构的变更，或者在调用AP聚类算法之前对数据进行适当的处理。

具体地，可能需要修改 `filterData()` 函数的返回值，以适应AP聚类算法的输入要求。例如，AP聚类算法通常要求将数据转化为距离矩阵的形式，在这种情况下，可能需要将 `dnMap` 和 `xnMap` 转化为距离矩阵的形式。

另外，也可以检查一下传递闭包聚类算法和AP聚类算法的参数设置是否一致，例如聚类的类别数、阈值等。这些参数的不同也可能导致错误的发生。

dnMap, xnMap = filterData(file, filterListData, 30, 200)将代码中的传递闭包聚类算法改为AP聚类算法出现float() argument must be a string or a number, not 'dict'报错

这个错误通常表示代码期望得到一个字符串或数字类型的参数，但实际上传入了一个字典类型的参数。这可能是因为AP聚类算法返回的结果格式与传递闭包聚类算法不同，需要对代码进行相应的修改。

可以尝试将返回的结果转换为列表类型，然后再进行相关操作。具体的修改方式可以参考以下示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import AffinityPropagation

def apClustering(data, damping=0.5, max_iter=200, convergence_iter=15, preference=None):
    af = AffinityPropagation(damping=damping, max_iter=max_iter, convergence_iter=convergence_iter, preference=preference)
    af.fit(data)
    cluster_centers_indices = af.cluster_centers_indices_
    labels = af.labels_
    n_clusters_ = len(cluster_centers_indices)
    return n_clusters_, labels.tolist()
 
def filterData(file, filterListData, threshold1, threshold2):
    # 读取数据
    data = np.loadtxt(file, delimiter=",")
    # 进行数据过滤
    filterData = data[np.isin(data[:, 0], filterListData)]
    # 将过滤后的数据按照第一列进行分组
    groupData = {}
    for row in filterData:
        key = str(row[0])
        value = row[1:]
        if key not in groupData:
            groupData[key] = []
        groupData[key].append(value)
    # 对每个分组进行AP聚类，并将结果存储到字典中
    result = {}
    for key in groupData:
        n_clusters, labels = apClustering(groupData[key])
        clusters = {}
        for i in range(n_clusters):
            clusters[i] = []
        for i, label in enumerate(labels):
            clusters[label].append(groupData[key][i])
        result[key] = clusters
    # 返回结果
    return result

在上述代码中，我们将AP聚类算法的结果转换为了列表类型，并将整个结果存储到了字典中。这样可以保证后续操作的顺利进行。如果还有问题，可以贴出完整的代码和报错信息，以便更好地帮助您解决问题。