如何在1D数组上运行均值偏移聚类？这是我的数据帧：>>>df
INFO FREQ
R2 31 0.2468213
R5 27 0.003670532
UR 25 0.00337465
我需要在"INFO"列上应用集群。对于kmeans，我使用整形（-1，1）命令解决了这个问题：kmeans.fit(df["INFO"].values.reshape(-1,1))，但使用均值偏移聚类，我得到了这个错误：meanshift.fit(df["INFO"].values.reshape(-1,1))输出：ValueError: Invalid shape in axis 1: 0.
在一维数据上运行mean shift是没有意义的。
请执行常规的内核密度估计。找到最小值，并在那里拆分数据集。
均值偏移适用于对于正确的KDE来说过于复杂的数据。
一维数据never是.