我正在尝试通过进行聚类并将聚类后的数据作为另一个特征来改进我的分类结果（或者单独使用聚类后的数据而不使用其他所有特征——我还没有确定）。
假设我使用的是无监督算法——高斯混合模型（GMM）：
gmm = GaussianMixture(n_components=4, random_state=RSEED)gmm.fit(X_train)pred_labels = gmm.predict(X_test)我用训练数据训练了模型，并用测试数据预测了聚类结果。
现在我想使用一个分类器（例如KNN）并在其中使用聚类后的数据。所以我尝试了以下方法：
#定义模型和参数knn = KNeighborsClassifier()parameters = {'n_neighbors':[3,5,7], 'leaf_size':[1,3,5], 'algorithm':['auto', 'kd_tree'], 'n_jobs':[-1]}#拟合模型model_gmm_knn = GridSearchCV(knn, param_grid=parameters)model_gmm_knn.fit(pred_labels.reshape(-1, 1),Y_train)model_gmm_knn.best_params_但我得到了以下错误：
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [418, 891]训练集和测试集的维度不一致。那么我该如何实现这种方法呢？
回答：
你的方法是错误的——你试图使用测试数据的聚类标签pred_labels作为单一特征，来拟合你的训练标签Y_train的分类器。即使在极端巧合的情况下，这些数据集的维度相同（因此不会像这里那样出现维度不匹配的错误），这在概念上也是错误的，实际上没有任何意义。
你真正想做的是：
- 用你的训练数据拟合一个GMM
- 使用这个拟合好的GMM来获取训练和测试数据的聚类标签。
- 将聚类标签作为一个新特征添加到两个数据集中
- 用这个“增强”的训练数据拟合你的分类器。
总的来说，假设你的X_train和X_test是pandas数据框，以下是具体步骤：
import pandas as pdgmm.fit(X_train)cluster_train = gmm.predict(X_train)cluster_test = gmm.predict(X_test)X_train['cluster_label'] = pd.Series(cluster_train, index=X_train.index)X_test['cluster_label'] = pd.Series(cluster_test, index=X_test.index)model_gmm_knn.fit(X_train, Y_train)请注意，你不应该用测试数据来拟合你的聚类模型——只能用训练数据，否则你会遇到类似于使用测试集进行特征选择时的数据泄露问题，你的结果将是无效且误导的。
