这样报错了ValueError: could not convert string to float: '7\t3.2\t4.7\t1.4\t-1'
时间: 2023-07-03 10:25:48 浏览: 93
这个错误是因为在加载数据集时,第5列的数据出现了非数字的字符串"-1",而numpy.loadtxt默认会将所有数据转换为浮点型,因此无法将"-1"转换为浮点型。解决这个问题的方法是在加载数据的时候指定第5列的数据类型为字符串类型,然后在后续的处理中再将其转换为需要的类型。
你可以按照以下方式修改代码:
```
import numpy as np
import random
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集
data = np.genfromtxt('iris_2_3.txt', delimiter=',', dtype=[('f0', 'f8'), ('f1', 'f8'), ('f2', 'f8'), ('f3', 'f8'), ('f4', 'U10')])
# 将第5列中的-1替换成0
data['f4'][data['f4'] == '-1'] = '0'
# 将第5列转换为浮点型
data['f4'] = data['f4'].astype('f8')
# 随机打乱数据集的顺序
random.shuffle(data)
# 对数据集进行PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
data_pca = pca.fit_transform(data[['f0', 'f1', 'f2', 'f3']])
# 使用KMeans算法对数据进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(data_pca)
# 输出聚类的中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)
```
这里我们使用了numpy.genfromtxt()函数加载数据集,并指定了每一列的数据类型,其中第5列的类型是字符串类型。然后将第5列中的-1替换成0,并将其转换为浮点型。在后续的处理中,我们使用了data[['f0', 'f1', 'f2', 'f3']]来选择前4列的数据进行PCA降维。
需要注意的是,实际应用时需要根据具体的数据集进行相应的调整,包括数据类型的指定、数据预处理、降维的维度、聚类的类别数等。