AttributeError：“KMeans”对象没有属性“inertia_”

【问题标题】：AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'inertia_'AttributeError：“KMeans”对象没有属性“inertia_”
【发布时间】：2021-06-15 06:22:36
【问题描述】：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy
import pandas as pd
from pandas import read_csv

boston = read_csv("../desktop/Boston.csv")
print(boston)

print(boston.columns)
del boston['index']
del boston['chas']
print(boston)

sse=[]

for i in range(1,9):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i , max_iter=300)
    sse.append(kmeans.inertia_)

我得到了

AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'inertia_'

我正在尝试使用 k 均值在波士顿数据上找出适当数量的集群

【问题讨论】：

标签： scikit-learn k-means

【解决方案1】：

KMeans 属性如inertia_ 是在模型拟合时创建的；但在这里你没有调用.fit 方法，因此会出现错误。

在调用kmeans.inertia_之前，您需要使用您的数据运行kmeans.fit()；这是一个使用来自 sklearn 的波士顿数据的完整示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = load_boston(return_X_y=True)

sse = []
for i in range(1,9):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i , max_iter=300)
    kmeans.fit(X)  # <- fit here.....
    sse.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(1,9),sse)
plt.show()

结果：

【讨论】：