AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'cost_'

Question

我正在尝试进行 Kprototype 聚类算法。当我运行模型并尝试按如下方式绘制成本图时，我总是会收到 labels_ 和 cost_ 函数的 'no attribute' 错误。我检查了几个网站上的示例，但没有区别。我能做什么？感谢您的帮助。

1)

from kmodes.kmodes import KModes

from kmodes.kprototypes import KPrototypes

kproto1 = KPrototypes(n_clusters=15, init='Cao').fit_predict(data,categorical = [23])
labels= kproto1.labels_ 

**AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'label_'**

cost = []
range_cluster=[5,8,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,70,85,100]

for num_clusters in range_cluster:
    kproto = KPrototypes(n_clusters=num_clusters, init='Cao').fit_predict(data, categorical=[23])
    cost.append(kproto.cost_)

plt.plot(cost)

Answer 1

根据 source code，有两种方法可以实现：
fit_predict 方法将 return 一个标签元组，成本。所以要得到你的标签，你应该：

kproto1_result = KPrototypes(n_clusters=15, init='Cao').fit_predict(data,categorical = [23]) 
labels= kproto1[0]

或者第二种方法只是使用拟合方法：

kproto1 = KPrototypes(n_clusters=15, init='Cao').fit(data,categorical = [23]) 
labels = kproto1.labels_

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'cost_'

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'cost_'

python

label

cluster-analysis

attributeerror

k-means