Question

我有一个Python数组，由几个不同维度的数组组成，例如：

 KB=[[[1,2],[2,4],[2,4,5,3],[5,4,3,2,1]],[[1,2],[2,4],[2,4,5,3],
      [5,4,3,2,1]],........]

基本上，该数组中的每个条目都有固定数量的子数组，这些子数组可以用不同的维度表征（第一个条目有2-D，第三个条目有4-D，依此类推）。

现在，在python中使用sklearn和kmeans我得到了这样的错误：

  array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
  ValueError: setting an array element with a sequence.

这是由于主阵列中条目的尺寸不同。

如何为包含不同尺寸的子阵列的给定输入计算聚类？

Answer 1

K-means需要计算意味着。

的平均向量是多少？

[1,2]
[3,4,5,6]

为了计算质心，k-means 需要一个d维向量场。