sklearn包中的 SpectralClustering fit的时候报错

Question

sklearn包中的 SpectralClustering 报错

from sklearn.cluster import SpectralClustering

 sc = SpectralClustering(n_clusters=self.n_band, affinity='precomputed')
 sc.fit(affinity_q)

fit那一行报错

提示这个
请问如何解决

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的信息，您在使用 sklearn.cluster.SpectralClustering 进行拟合时遇到了错误。当设置 affinity='precomputed' 时，fit 方法期望的输入是一个预计算的相似性矩阵（二维数组或稀疏矩阵），而不是原始数据点。

错误截图未显示，但通常这种情况下报错可能是由于以下原因：

1. 预计算的相似性矩阵 affinity_q 不符合要求：
   • 矩阵不是方阵（行数和列数不相等）。
   • 矩阵中的元素可能包含了不适合的距离或相似度值，例如负数或非数值类型。
   • 矩阵未正确转换为 numpy.array 或 scipy.sparse 类型。

解决此问题，请确保您的预计算相似性矩阵满足以下条件：

import numpy as np
from sklearn.cluster import SpectralClustering

# 假设你已经有一个正确的预计算相似性矩阵
affinity_matrix = ...  # 应该是一个n_samples x n_samples的二维数组或稀疏矩阵，并且所有元素都是非负的

# 创建 Spectral Clustering 实例
sc = SpectralClustering(n_clusters=self.n_band, affinity='precomputed')

# 拟合模型
sc.fit(affinity_matrix)

如果 affinity_q 计算有误，请检查并重新计算这个相似性矩阵，确保它代表了样本间的距离或相似度，并且是适合谱聚类算法的形式。

1. 缺失必要的库或版本兼容性问题：

   • 验证您的 scikit-learn 版本是否支持当前使用的功能。

2. 内存或数据过大问题：

   • 如果你的数据集非常大，预计算的相似性矩阵可能会消耗大量内存，导致运行时错误。在这种情况下，你可能需要考虑使用更高效的数据结构（如稀疏矩阵）或者尝试减少数据规模。

请根据实际情况排查上述情况以解决问题。如果问题依然存在，请提供具体的错误信息，以便我能给出更为针对性的帮助。