ValueError异常：形状（2,2）和（4,6）不对齐：2（暗1）= 4（暗0）

Question

抱怨这一行：

log_centers = pca.inverse_transform(centers) 

代码：

# TODO: Apply your clustering algorithm of choice to the reduced data 
clusterer = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(reduced_data) 

# TODO: Predict the cluster for each data point 
preds = clusterer.predict(reduced_data) 

# TODO: Find the cluster centers 
centers = clusterer.cluster_centers_ 

log_centers = pca.inverse_transform(centers) 

数据：

log_data = np.log(data) 

good_data = log_data.drop(log_data.index[outliers]).reset_index(drop = True) 

pca = PCA(n_components=2) 
pca = pca.fit(good_data) 

reduced_data = pca.transform(good_data) 

reduced_data = pd.DataFrame(reduced_data, columns = ['Dimension 1', 'Dimension 2']) 

数据是一个csv;头的样子：

Fresh Milk Grocery Frozen Detergents_Paper Delicatessen 
0 14755 899 1382 1765 56 749 
1 1838 6380 2824 1218 1216 295 
2 22096 3575 7041 11422 343 2564 

Answer 1

的问题是，pca.inverse_transform()不应该采取clusters作为参数。

事实上，如果你看一下documentation，应采取从PCA 获得的数据应用到自己的原始数据和不与KMEANS获得重心。