IndexError:索引8超出了大小为%8的轴%1的边界

Question

我正在做一个关于层级聚类的项目，我正在编写一些代码，在这些代码中，我使用“亲和力”和“链接”的每一种可能的组合来执行AgglomerativeClustering，这是可以设置的两个参数。当我尝试将数据与算法拟合时，问题就出现了。数据集具有以下形状(1300，8)，并使用'index_col=0‘进行索引，以便删除第一个无用的列(删除无用的列后，列数最多为8)

如果单独运行，for fine循环实际上工作得很好，问题是关于亲和性的循环。

dataset = #csv file
aff = ["l1", "l2", "manhattan", "cosine", "precomputed", "euclidean"]
link = ["complete", "average", "single"]

for a in aff:
    for l in link:
        ds=dataset
        ac_tune=AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity=a, linkage=l)
        ac_tune.fit(ds)

错误如下：

IndexError: index 8 is out of bounds for axis 1 with size 8

Answer 1

当您尝试执行“预计算”亲和性时，它会失败。对于此选项，数据集需要是距离矩阵，而不是原始数据。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html