kmeans聚类后显示标签 only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

这个错误通常是因为将非整数类型的数组作为索引传递给了Python中的索引器函数。在kmeans聚类后，你可能需要使用整数类型的标签来对数据进行分组，因此你需要检查你的标签数组是否包含非整数类型的值。

你可以使用以下方法将标签数组转换为整数类型：

labels = labels.astype(int)

如果你使用的是pandas DataFrame来存储标签，则可以使用以下方法将其转换为整数类型：

df['labels'] = df['labels'].astype(int)

如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息以便我更好地帮助你解决问题。

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C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=1. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 27, in <module> cluster_data = coords_list[kmeans.labels_ == i] TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

这是一个 Python 的错误提示，出现了 TypeError。错误的原因是在第 27 行代码中，使用了一个非整数类型的数组作为索引。这种错误通常发生在使用 numpy 数组时，可能是因为数组的类型不正确或者维度不匹配。你可以检查一下代码，看看是否有对非整数类型的数组进行索引的操作。同时，你也可以查看一下数据类型和数组维度是否正确。