我正在嘗試使用權(quán)重選項(xiàng)計(jì)算集群的中心位置。但是權(quán)重似乎不起作用。這是代表問(wèn)題的簡(jiǎn)單腳本X = []weights = []for x in range(-10,10): for y in range(-10,10): X+= [[x,y]] if x>0 and y>0: weights += [10000] else: weights += [1]X = np.array(X)weights = np.array(weights)kmeans = KMeans(n_clusters=1, random_state=0).fit(X,weights)print kmeans.cluster_centers_它在第一季度[[-0.5 -0.5]]以權(quán)重10000打印。我希望它是大約 (5,5)EDIT1:試圖將 fit() 稱為:fit(X,sample_weight=weights)返回:TypeError: fit() got an unexpected keyword argument 'sample_weight'添加第二個(gè)變量也無(wú)濟(jì)于事:fit(X,None,weights)返回:TypeError: fit() takes at most 3 arguments (4 given)
為什么權(quán)重不會(huì)改變 sci-kit 學(xué)習(xí)包中的 K 均值聚類中心位置?
哆啦的時(shí)光機(jī)
2021-09-28 20:35:26