使用finch-clust库的FINCH()聚类时遇TypeError错误求助

问题原因 #

你使用的finch库中，FINCH类的构造方法（__init__）要求必须传入data参数，而非像sklearn风格那样通过fit方法延迟传入数据。你所了解的metric和n_jobs是可选参数，但它们是在data这个必填参数之后的可选项，因此实例化时不传data就会触发缺失参数的报错。

修正后的代码 #

import numpy as np
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from finch import FINCH

n_samples = 5000
n_clusters = 5
random_state = 42

X, y = datasets.make_blobs(n_samples=n_samples, centers=n_clusters, random_state=random_state)

# 实例化FINCH时传入必填的data参数X，可选参数可按需添加
fin = FINCH(X, metric='euclidean', n_jobs=1)

# 打印划分结果
print("FINCH算法的划分结果：")
print(fin.partitions)

# 计算并打印每个划分中的聚类数量
print("\n每个划分的聚类数量：")
for idx, partition in enumerate(fin.partitions):
    unique_clusters = np.unique(partition)
    print(f"第{idx+1}个划分：{len(unique_clusters)}个聚类")

补充说明 #

如果该库的FINCH类确实支持fit方法（部分实现可能同时提供两种方式），也可以检查是否是类的API文档有误，或者你使用的版本与demo版本不一致。但根据当前报错信息，最直接的解决方式就是在实例化时传入data参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者B5AK27