'KMeans' object has no attribute 'labels_'
时间: 2023-09-22 14:12:09 浏览: 30
这个错误可能是因为你在使用KMeans聚类算法之前没有先对数据进行拟合。KMeans模型需要对数据进行拟合才能得到聚类标签,即'labels_'属性。你可以尝试在调用KMeans的fit方法后再访问'labels_'属性,例如:
```
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_
```
这样就可以得到聚类标签了。如果还有问题,可以提供更多的代码细节和上下文信息,便于更好地帮助你解决问题。
相关问题
kmeans object has no attribute labels
The error message "kmeans object has no attribute labels" typically occurs when you try to access the "labels" attribute of a KMeans object in scikit-learn, but the attribute does not exist.
In scikit-learn, the KMeans algorithm does not have a "labels" attribute by default. Instead, you can use the "predict" method to assign labels to new data points based on a trained KMeans model. For example:
```
from sklearn.cluster import KMeans
# create KMeans object and fit it to data
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# assign labels to new data points
labels = kmeans.predict(new_data)
```
If you need to access the cluster labels assigned to the training data by KMeans, you can use the "labels_" attribute instead:
```
# get cluster labels assigned to training data
train_labels = kmeans.labels_
```
Note that the "labels_" attribute only exists after the KMeans object has been fit to data.
KMeans object has no attribute 'labels
这个错误通常发生在使用KMeans聚类算法时,可能是因为你的代码中没有对KMeans对象进行训练或者训练不成功,导致没有生成聚类标签。你可以检查以下代码中是否有对KMeans对象进行拟合的语句,例如使用fit()函数对数据进行训练。
如果有,你可以尝试检查训练数据的格式是否正确,或者尝试调整KMeans算法的超参数以获得更好的聚类效果。
如果没有,你需要在使用KMeans对象之前对其进行拟合,例如使用fit()函数对数据进行训练,然后才能使用labels属性获取聚类标签。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)