上述代码的问题:kmeans3.py:59: ClusterWarning: scipy.cluster: The symmetric non-negative hollow observation matrix looks suspiciously like an uncondensed distance matrix linkage_matrix = linkage(dist_matrix, 'ward') Traceback (most recent call last): File "kmeans3.py", line 78, in <module> cluster(poscar_path) File "kmeans3.py", line 70, in cluster poscar_file = poscar_files[j] IndexError: list index out of range
时间: 2024-03-19 22:40:27 浏览: 17
这个错误信息包含了两个问题:
1. 针对聚类的警告信息:ClusterWarning: scipy.cluster: The symmetric non-negative hollow observation matrix looks suspiciously like an uncondensed distance matrix linkage_matrix = linkage(dist_matrix, 'ward')
这个警告信息说明聚类过程中的距离矩阵(dist_matrix)可能存在问题,可能是未经过压缩的距离矩阵。这可能会影响聚类结果的准确性。
2. 针对文件列表操作的错误信息:poscar_file = poscar_files[j] IndexError: list index out of range
这个错误信息说明在处理文件列表(poscar_files)时,程序试图访问一个不存在的索引(j)。这可能是由于文件列表为空或者索引值超出了文件列表的范围引起的。
相关问题
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_cluster'
这个错误是因为KMeans类的构造函数中没有n_cluster参数。正确的参数是n_clusters。下面是一个演示如何使用正确的参数来创建KMeans对象的例子:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建KMeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
# 对数据进行聚类
kmeans.fit(X)
```
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs
非常抱歉,我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k)
# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)
```
这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化,`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量,`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数,并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。