KMeans中km.fit时，报错：TypeError:'float' object cannot be interpreted as an integer

Question

KMeans中km.fit时，报错：TypeError:'float' object cannot be interpreted as an integer

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您的代码片段中，您遇到了一个 TypeError，提示“'float' object cannot be interpreted as an integer”，这意味着您在某个需要整数的地方传入了一个浮点数。根据您提供的信息，错误发生在调用 KMeans 类的 fit 方法时。让我们逐步检查可能引发此错误的部分。

首先，我们看到您创建了 KMeans 对象 km，并指定了参数：

km=KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', n_init=panzhongz)

其中，n_clusters=2 和 init='k-means++' 的值是正确的类型，但 n_init=panzhongz 引发了关注。n_init 参数指定进行聚类初始化的次数，它应该是一个整数值。然而，您传递的是一个名为 panzhongz 的变量，而这个变量似乎被赋值为一个浮点数，这与 n_init 需要的整数类型不符，导致了 TypeError。

为解决此问题，您需要确保将 panzhongz 变量更改为一个整数。以下是修正后的代码：

panzhongz = int(panzhongz)  # 将 panzhongz 转换为整数

km = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', n_init=panzhongz)

km.fit(df_merge_zong1)

这段代码首先使用 int() 函数将 panzhongz 变量转换为整数，然后再将其作为 n_init 的值传递给 KMeans。这样，当调用 fit 方法时，应该不会再遇到上述 TypeError。

请注意，若 panzhongz 原本就是一个可以安全地转换为整数的浮点数（例如，没有小数部分或小数部分可忽略），上述方法即可解决问题。但如果 panzhongz 不应被强制转换为整数，或者其值过大、过小以至于转换后不符合实际需求，请确保正确设定 n_init 的值，使其符合 KMeans 类的要求（即一个正整数）。