scikit学习一维数组中的均值漂移聚类

Question

如何在1D阵列上运行均值漂移聚类？ 这里有我的数据帧：     >>>df INFO FREQ R2 31 0.2468213 R5 27 0.003670532 UR 25 0.00337465

我需要在＆＃34; INFO＆＃34;上应用聚类。柱。 使用reshape（-1,1）命令解决了这个问题： kmeans.fit(df["INFO"].values.reshape(-1,1))，但是使用均值偏移聚类，我得到了这个错误： meanshift.fit(df["INFO"].values.reshape(-1,1))输出：ValueError: Invalid shape in axis 1: 0.

Answer 1

它不会使感觉在一维数据上运行均值漂移。

定期进行内核密度估算。找到最小值，并在那里拆分数据集。

对于适当的KDE而言，平均移位对于太复杂的数据而言。

一维数据从不是。