使用python sklearn下的k_means聚类分析算法时遇到的问题

#-*- coding: utf-8 -*-
#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据

import pandas as pd

#参数初始化
inputfile = '../data/consumption_data.xls' #销量及其他属性数据
outputfile = '../tmp/data_type.xls' #保存结果的文件名
k = 3 #聚类的类别
iteration = 500 #聚类最大循环次数
data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id') #读取数据
data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #数据标准化

from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分为k类,并发数4
model.fit(data_zs) #开始聚类

#简单打印结果
r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目
r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接(0是纵向),得到聚类中心对应的类别下的数目
r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] #重命名表头
print(r)

#详细输出原始数据及其类别
r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别
r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头
r.to_excel(outputfile) #保存结果


def density_plot(data): #自定义作图函数
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
p = data.plot(kind='kde', linewidth = 2, subplots = True, sharex = False)
[p[i].set_ylabel(u'密度') for i in range(k)]
plt.legend()
return plt

pic_output = '../tmp/pd_' #概率密度图文件名前缀
for i in range(k):
density_plot(data[r[u'聚类类别']==i]).savefig(u'%s%s.png' %(pic_output, i))

这是一个很常见的案列的代码,但是我在跑的时候疯狂报错,错误信息如下

ImportError: [joblib] Attempting to do parallel computing without protecting your import on a system that does not support forking. To use parallel-computing in a script, you must protect your main loop using "if __name__ == '__main__'". Please see the joblib documentation on Parallel for more information

大概就是一个并行计算的错误,因为案例里建立模型时,定义了n_jobs=4,所以报错,但是为什么会产生这个错误我不太清楚,可能是在python3.6版本里原先的库有的地方不兼容吧。


##解决方案:
将n_jobs=4删掉就好

Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×