问题原因
scikit-learn的聚类算法中,聚类数量(n_clusters)必须小于样本数量(n_samples)。因为聚类的本质是将样本分成若干类,如果聚类数量大于等于样本数量,那么每个聚类至少包含一个样本,这就无法实现类的区分了。
解决办法
-
调整聚类数量:将聚类数量降低到小于样本数量即可。可以通过手动调整参数或使用聚类评价指标,如轮廓系数、elbow method等帮助确定最佳聚类数量。
-
降维:如果样本数量较大,可以通过降维减少样本数量。常用的降维方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
-
采样:如果在数据量不变的情况下,聚类数量无法调整,可以考虑采用采样方法减少样本数量。
-
选择其他聚类算法:不同的聚类算法对样本数量的要求不同,可以尝试选择其他聚类算法。例如DBSCAN算法不需要指定聚类数量,而是通过密度来聚类。