我在jupyter notebook和colab上都尝试运行过，但仍然在fcmeans上遇到这个错误。然而，在另一台笔记本电脑上运行正常。这是用于分割数据集的代码

# 使用Scikit-learn的分层shuffle拆分类进行分层抽样
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.25, random_state=42)
for train_index, test_index in split.split(data1, data1["class"]):
    strat_train_set = data1.loc[train_index]
    strat_test_set = data1.loc[test_index]
    train_set = strat_train_set.drop("class", axis=1) # 丢弃训练集的标签
    train_labels = strat_train_set["class"].copy()
    test_set = strat_test_set.drop("class", axis=1) # 丢弃测试集的标签
    test_labels = strat_test_set["class"].copy()

那么我在这里遗漏了什么呢？

回答：

问题在于，tr_set不是numpy.ndarray。所以你需要做的就是将数据框作为numpy数组传递。

在你的情况下，如果在传递数据到fit之前使用to_numpy函数（就像这样fcm.fit(tr_set.to_numpy())），它就会工作。

这在fcm文档中已经非常清楚了。