在一维阵列上执行K-Means聚类的方法

Question

我试图在一个一维数组上做一些K-Means聚类。然而，我总是得到这样的错误 "fit()缺少1个所需的位置参数：'X'。根据其他一些帖子，在一维数组上做KMeans聚类是可能的，但我一直得到错误。

我知道这可能不是一个维度的最佳方法，但我想我的PI要求我这样做，所以我以后可以做多个维度。

这是我的代码。

patients = df.loc[df['Group'] != 0]

Cranial_Volumes = patients['EstimatedTotalIntraCranialVol_1']

Cranial_Volumes = Cranial_Volumes[~np.isnan(Cranial_Volumes)]

Cranial_Volumes = Cranial_Volumes.values.reshape(1, -1)

KMeans.fit(Cranial_Volumes)

Answer 1

在调用fit方法之前，你只需要做一个KMeans的实例。

km = KMeans()
km.fit(Cranial_Volumes)