如何解决该报错'AgglomerativeClustering' object has no attribute 'cluster_centers_'
时间: 2024-05-23 11:10:43 浏览: 36
这个报错是由于`AgglomerativeClustering`对象没有`cluster_centers_`属性引起的。`AgglomerativeClustering`是一种层次聚类算法,不同于K-Means等算法会计算出聚类中心。如果你需要获取聚类中心,可以尝试使用K-Means等其他聚类算法,并调用`cluster_centers_`属性获取聚类中心。如果你确实需要使用`AgglomerativeClustering`算法,可以考虑使用`fcluster`函数获取每个样本所属的聚类标签。
相关问题
AttributeError: 'DBSCAN' object has no attribute 'cluster_centers_'
这个错误是因为DBSCAN对象没有cluster_centers_属性。cluster_centers_属性是用于获取DBSCAN聚类算法的聚类中心点的属性。如果你想要获取聚类中心点,可以考虑使用其他聚类算法,例如K-means算法。下面是一个使用K-means算法获取聚类中心点的例子:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 创建数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
# 创建K-means模型并进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
# 获取聚类中心点
centers = kmeans.cluster_centers_
print("Cluster centers: ", centers)
```
这段代码中,我们首先创建了一个包含6个样本的数据集X。然后,我们使用KMeans类创建了一个K-means模型,并指定了聚类数为2。接下来,我们使用fit方法对模型进行训练。最后,我们使用cluster_centers_属性获取聚类中心点,并将其打印出来。
'ST_DBSCAN' object has no attribute 'cluster_centers_'
这个错误提示是因为在使用'ST_DBSCAN'对象的时候,尝试访问了其没有的属性'cluster_centers_'。
在sklearn中,DBSCAN算法是没有聚类中心的,因为它是一种基于密度的聚类算法,它通过密度可达性来划分簇。因此在'ST_DBSCAN'中也没有cluster_centers_属性。
如果你需要访问聚类中心,可以考虑使用其他聚类算法,如K-Means。
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