K-means计算质心时发生了系列错误。

这个问题可能是由于以下原因之一造成的。

1. 数据中包含缺失值 通过填补或删除缺失值来解决此问题。以下代码演示如何使用 Pandas 删除包含缺失值的行以进行 K-means 聚类。

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 将数据转换为 numpy 数组
X = df.values

# 实例化 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 进行聚类
kmeans.fit(X)

2. 数据不适合进行 K-means 聚类 K-means 是一种基于距离的算法，适合于具有连续特征的数据。如果数据的特征过于离散或具有很多“噪音”，它可能不适合 K-means 聚类。以下代码演示如何使用 AgglomerativeClustering 进行聚类。

import pandas as pd
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转换为 numpy 数组
X = df.values

# 实例化 AgglomerativeClustering 模型
agc = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)

# 进行聚类
agc.fit(X)