K-Means：如何解决错误：scatter() 获得参数“c”的多个值

Question

我是机器学习新手，我有一项任务需要我执行无监督学习，所以我决定使用 K-Means。

我使用Python来编码。我已将数据（我的数据来自 csv 文件）导入到 Google Colab 中。我的数据有 7 个特征，我需要绘制聚类，但出现错误：scatter() 获得了参数 'c' 的多个值。

这是我的代码：

这部分是我决定 k 值的方法。我用肘法。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.cluster import KMeans

DATA = "/content/information.csv"
df = pd.read_csv (DATA, header=0)
data = list(zip(x_train["date"], x_train["a"], x_train["b"], x_train["c"], x_train["d"], x_train["e"], x_train["f"]))
print(data)

inertias = []

for i in range(1,40):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i)
    kmeans.fit(data) 
    inertias.append(kmeans.inertia_)

plt.plot(range(1,40), inertias, marker='o')
plt.title('Elbow method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

这就是出错的地方：

kmeans = KMeans(n_clusters=5) 
kmeans.fit(data)  
plt.scatter(x_train["date"], x_train["a"], x_train["b"], x_train["c"], x_train["d"], x_train["e"], x_train["f"], c=kmeans.labels_) 
plt.show()  

该错误似乎表明出错的部分位于 plt.scatter() 行。

我尝试了 2 个功能，它可以工作，但是当涉及 7 个功能时，我收到错误消息。可能出了什么问题？

Answer 1

plt.scatter

函数不接受多个数据集进行绘图，只能传递x和y。因此，正如评论中所建议的，您需要循环遍历您想要绘制的内容。

y_cols = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]
for y_col in y_cols:
    plt.scatter(x_train["date"], x_train[y_col], c=kmeans.labels_)

您没有提供足够的代码供我们运行，因此我无法测试它以查看是否犯了任何错误。