clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters) NameError: name 'n_clusters' is not defined
时间: 2023-10-20 16:05:25 浏览: 54
这错误的意思是在你的代码中没有定义变量"n_clusters"。 "n_clusters"是你想要聚类的簇的数量。你需要在代码中定义这个变量并赋值。例如,你可以像这样定义它:
```python
n_clusters = 5
```
然后在聚类算法中使用这个变量:
```python
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters)
```
确保你定义了这个变量,并且赋值了一个整数值。
相关问题
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=10) labels = clustering.fit_predict(features),这里是什么聚类方法
这里使用的是凝聚层次聚类算法(Agglomerative Clustering),它是一种基于距离的聚类方法,也是一种层次聚类算法。在这种算法中,每个样本开始时都被认为是一个单独的聚类,然后根据距离逐步合并聚类,直到满足某种停止准则为止(例如,指定聚类数目或距离阈值)。在这个过程中,每个聚类都被看作是一个树状结构,最终形成一颗树,这个树被称为聚类树或者谱系图。通过剪枝这个树,就可以获得不同的聚类结果。这种聚类方法的优点是可以自动发现聚类数目,同时也可以处理噪声和异常值。
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'AgglomerativeClustering' is not defined
这个错误提示意味着你的程序中没有导入 AgglomerativeClustering 模块。AgglomerativeClustering 是层次聚类算法的一种实现,可以用于将数据划分为预定义的簇数。如果你想使用这个模块,需要先导入它。可以使用以下代码导入:
```
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
```
导入后,你就可以使用 AgglomerativeClustering 模块来创建一个层次聚类的模型,并且指定聚类数为3了。