TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

最新推荐文章于 2025-03-13 15:06:33 发布

一把木剑

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分类专栏：机器学习实战文章标签：机器学习实战 Python

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本文介绍如何实现K-均值聚类算法，并解决在加载数据集过程中遇到的类型转换问题。通过将数据从List类型转换为Mat类型，确保了后续数据处理流程的正确执行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在学习《机器学习实战》第10章K-均值聚类算法时，碰到一个小问题

#load data
def loadDataSet(fileName):
    dataMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines(): #for each line
        curLine = line.strip().split('\t')
        fltLine = list(map(float,curLine)) #这里和书中不同 和上一章一样修改
        dataMat.append(fltLine)
    #解注释即可dataMat=mat(dataMat)
    return dataMat

#distance func
def distEclud(vecA,vecB):
    return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))  # la.norm(vecA-vecB) 向量AB的欧式距离

#init K points randomly
def randCent(dataSet, k):
    n = shape(dataSet)[1]
    centroids = mat(zeros((k,n)))#create centroid mat
    for j in range(n):#create random cluster centers, within bounds of each dimension
        minJ = min(dataSet[:,j])
        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
        centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))
    return centroids

在编译时出现上述错误

TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

经检查发现是List和Mat 类型错误，使用append默认时存成List类型，而List类型是无法执行[:,j]这种提取操作，故将其转为Mat类型即可。