Kmeans 클러스터링 Sklearn 파이썬의 N 차원 배열로

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I 인스턴스에 대한 상이한 치수 여러 배열로 구성 파이썬 배열을 가지고 :Kmeans 클러스터링 Sklearn 파이썬의 N 차원 배열로

KB=[[[1,2],[2,4],[2,4,5,3],[5,4,3,2,1]],[[1,2],[2,4],[2,4,5,3], 
     [5,4,3,2,1]],........]

기본적으로, 그 어레이의 각 엔트리의 고정 된 수를 가지고 다른 차원 (첫 번째 항목은 2-D, 세 번째 항목은 4-D 등)을 특징으로 할 수있는 하위 배열.

array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy) 
    ValueError: setting an array element with a sequence.

주요 배열 내의 엔트리에 대한 상이한 기준이 때문에 : kmeans 파이썬의 sklearn를 사용하기

은이 같은 에러를 획득.

크기가 다른 하위 배열이 포함 된 입력에 대해 클러스터를 계산하려면 어떻게해야합니까?

2017-05-05 K.Lop

다음 URL에 따르면 불가능합니다. http://stackoverflow.com/questions/24961233/using-scikit-learn-to-train-on-multidimensional-data –

전체 코드 및 전체 스택 추적 오류를 게시해야합니다. –

각 하위 배열의 치수를 정규화하지 않는 이유는 무엇입니까? –

K- 수단은 계산이 필요합니다. 은입니다.

는 는는 D 차원 벡터 필드 필요는 K-수단, 무게 중심을 계산하기 위해

[1,2] 
[3,4,5,6]

의 평균 벡터 하겠는가.

2017-05-05 21:34:35

답변