Python中sklearn导入BisectingKMeans报错的解决方法

你遇到的导入错误核心原因是当前环境安装的scikit-learn版本过低：BisectingKMeans 是scikit-learn 1.1.0版本才正式加入sklearn.cluster模块的官方API，低于该版本的sklearn聚类模块中不存在这个类，因此触发导入报错。

• 优先方案：升级scikit-learn到1.1.0及以上版本
  如果你使用pip管理Python包，在终端执行如下命令完成升级：

  pip install --upgrade scikit-learn>=1.1.0
  

  如果你使用Anaconda管理虚拟环境，执行如下命令升级：

  conda install scikit-learn>=1.1.0
  

  升级完成后，可以运行如下代码验证版本是否符合要求：

  import sklearn
  print(sklearn.__version__)
  

  终端输出的版本号大于等于1.1.0时，你原本写的二分K均值聚类代码即可正常运行。
• 备选方案：如果受现有项目依赖限制无法升级scikit-learn，可以手动基于sklearn.cluster.KMeans实现二分K均值的分层分裂逻辑，或者引入兼容低版本sklearn的二分K均值第三方实现。这类方案的稳定性、计算效率不如官方原生实现，非必要不推荐使用。

注意：如果当前全局环境有其他项目绑定了低版本scikit-learn，建议新建独立虚拟环境安装符合版本要求的sklearn运行聚类代码，避免版本冲突导致其他项目运行异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eltun Əhmədov