K表示聚类-值错误：N_Samples=1应为&gt；=n_cluster [英] KMeans clustering - Value error: n_samples=1 should be >= n_cluster

问题描述

我正在用三个具有不同特性的时间序列数据集进行实验，其格式如下。

    0.086206438,10
    0.086425551,12
    0.089227066,20
    0.089262508,24
    0.089744425,30
    0.090036815,40
    0.090054172,28
    0.090377569,28
    0.090514071,28
    0.090762872,28
    0.090912691,27

第一列是timestamp。出于可再现性的原因，我共享数据here。在第2列中，我希望读取当前行，并将其与前一行的值进行比较。如果它更大，我会一直比较。如果当前值小于前一行的值，我希望将当前值(较小)除以前一行(较大)。相应地，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

protocols = {}

types = {"data1": "data1.csv", "data2": "data2.csv", "data3": "data3.csv"}

for protname, fname in types.items():
    col_time,col_window = np.loadtxt(fname,delimiter=',').T
    trailing_window = col_window[:-1] # "past" values at a given index
    leading_window  = col_window[1:]  # "current values at a given index
    decreasing_inds = np.where(leading_window < trailing_window)[0]
    quotient = leading_window[decreasing_inds]/trailing_window[decreasing_inds]
    quotient_times = col_time[decreasing_inds]

    protocols[protname] = {
        "col_time": col_time,
        "col_window": col_window,
        "quotient_times": quotient_times,
        "quotient": quotient,
    }

    plt.figure(); plt.clf()
    plt.plot(quotient_times,quotient, ".", label=protname, color="blue")
    plt.ylim(0, 1.0001)
    plt.title(protname)
    plt.xlabel("time")
    plt.ylabel("quotient")
    plt.legend()
    plt.show()

这会产生以下三个点-我共享的每个dataset一个点。

从基于上面给出的代码的曲线图中的点可以看出，data1非常一致，其值在1左右，data2将有两个商(其值集中在0.5或0.8左右)，data3的值集中在两个值(0.5或0.7左右)附近。这样，给定一个新的数据点(具有quotient和quotient_times)，通过构建堆叠这两个转换后的特征quotient和quotient_times的每个数据集，我想知道它属于哪个cluster。我正在使用KMeans群集进行尝试，如下所示

from sklearn.cluster import KMeans
k_means = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
k_means.fit(quotient)

但这给了我一个错误：ValueError: n_samples=1 should be >= n_clusters=3。如何修复此错误？

更新：样本商数据=array([ 0.7 , 0.7 , 0.4973262 , 0.7008547 , 0.71287129, 0.704 , 0.49723757, 0.49723757, 0.70676692, 0.5 , 0.5 , 0.70754717, 0.5 , 0.49723757, 0.70322581, 0.5 , 0.49723757, 0.49723757, 0.5 , 0.49723757])

python

原样，您的quotient变量现在是一个单个示例；在这里我收到了不同的错误消息，可能是由于不同的推荐答案/SCRIPKIT-LEARN版本，但本质是相同的：

import numpy as np
quotient = np.array([ 0.7 , 0.7 , 0.4973262 , 0.7008547 , 0.71287129, 0.704 , 0.49723757, 0.49723757, 0.70676692, 0.5 , 0.5 , 0.70754717, 0.5 , 0.49723757, 0.70322581, 0.5 , 0.49723757, 0.49723757, 0.5 , 0.49723757])
quotient.shape
# (20,)

from sklearn.cluster import KMeans
k_means = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
k_means.fit(quotient)

这将显示以下错误：

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[0.7        0.7        0.4973262  0.7008547  0.71287129 0.704
 0.49723757 0.49723757 0.70676692 0.5        0.5        0.70754717
 0.5        0.49723757 0.70322581 0.5        0.49723757 0.49723757
 0.5        0.49723757].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

尽管措辞不同，但与您的没有什么不同-本质上是说您的数据看起来像单个样本。

遵循第一条建议(即认为quotient包含单个功能(列))即可解决问题：

k_means.fit(quotient.reshape(-1,1))
# result
KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300,
    n_clusters=3, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',
    random_state=0, tol=0.0001, verbose=0)

这篇关于K表示聚类-值错误：N_Samples=1应为&gt；=n_cluster的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！