Проблемы использования массива в K-средних - PullRequest
Новая
       30

Проблемы использования массива в K-средних

0 голосов
/ 11 октября 2019

помогите, пожалуйста, я запускаю код ниже, чтобы сделать один кодировщик столбца, затем я хочу передать этот столбец в мой набор данных и затем запустить K-means, но когда я передаю информацию, я используюtolist (), чтобы соответствовать столбцу, при запуске K-означает, что у меня есть следующая проблема: ValueError: установка элемента массива с последовательностью. Я искал немного об этом, но я не нашел окончательного решения ...

Я использую 45 столбцов, сначала я вставляю Dataframe, но если бы у меня был способ поместитьв массиве каждый столбец будет еще интереснее. 

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(sparse=True)
SP_results_one_hot0 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,0].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot1 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,1].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot2 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,2].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot3 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,3].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot4 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,4].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot5 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,5].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot6 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,6].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot7 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,7].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot8 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,8].reshape(-1,1))
SP_results_one_hot9 = encoder.fit_transform(SP_results_Array[:,9].reshape(-1,1))



SP_results["Division Vendedor"] = SP_results_one_hot0.toarray().tolist()
SP_results["Tiempo en la Empresa"] = SP_results_one_hot1.toarray().tolist()
SP_results["Id Supervisor"] = SP_results_one_hot2.toarray().tolist()
SP_results["ID Region"] = SP_results_one_hot3.toarray().tolist()
SP_results["cargo"] = SP_results_one_hot4.toarray().tolist()
SP_results["address"] = SP_results_one_hot5.toarray().tolist()
SP_results["Idad"] = SP_results_one_hot6.toarray().tolist()
SP_results["sexo"] = SP_results_one_hot7.toarray().tolist()
SP_results["Nacion"] = SP_results_one_hot8.toarray().tolist()
SP_results["Tipo de vendedor"] = SP_results_one_hot9.toarray().tolist()


features =SP_results

from sklearn.cluster import KMeans

    km = KMeans(n_clusters=i)
    clusters = km.fit(features)


ValueError: setting an array element with a sequence.

1 Ответ

0 голосов
/ 11 октября 2019

Вместо обработки каждого column в отдельности, вы можете использовать get_dummies и определяет список columns. Это позаботится об этом. Ниже приведен пример: 

import pandas as pd
col_list = ["A","B","C"]
# data is pandas dataframe
data_new = pd.get_dummies(data, col_list)

Поскольку kmean необходимо input в формате array. Вы можете сделать что-то вроде этого. 

km = KMeans(n_clusters=i)
# data_new.values will convert the dataframe to array
clusters = km.fit(data_new.values)

Надеюсь, что эта помощь.

Ссылка:

  1. pandas.get_dummies

  2. kmean

...