Question

我正在做一个有关层次集群的项目，并且正在编写一些代码，在其中我可以使用“亲和力”和“链接”的每种可能组合来执行AgglomerativeClustering，这是可以设置的两个参数。当我尝试使数据适合算法时，就会出现问题。该数据集具有以下形状（1300，8），并使用'index_col = 0'进行了索引编制，以摆脱无用的第一列（在删除无用的列后，该列的总数为8）

如果单独运行，for链接的for循环实际上可以正常工作，该问题与亲和力有关。

dataset = #csv file
aff = ["l1", "l2", "manhattan", "cosine", "precomputed", "euclidean"]
link = ["complete", "average", "single"]

for a in aff:
    for l in link:
        ds=dataset
        ac_tune=AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity=a, linkage=l)
        ac_tune.fit(ds)

错误如下：

IndexError: index 8 is out of bounds for axis 1 with size 8

Answer 1

当您尝试执行“预计算”亲和力时，它将失败。对于此选项，数据集必须是距离矩阵而不是原始数据。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html

IndexError：索引8超出了尺寸为8的轴1的范围

1 个答案: