python - sklearn GMM 引发“ValueError：使用序列设置数组元素。” 在稀疏矩阵上

Question

我正在尝试对一组表示为稀疏 scipy 矩阵 X 的数据点进行聚类。也就是说，

>>> print type(X)
    <class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>
>>> print X.shape
    (57, 1038)
>>> print X[0]
  (0, 223)  0.471313296962
  (0, 420)  0.621222153695
  (0, 1030) 0.442688836467
  (0, 124)  0.442688836467

但是，当我将此矩阵输入 sklearn.mixture.GMM 模型时，它会引发以下 ValueError：

 File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/mixture/gmm.py", line 423, in fit
      X = np.asarray(X, dtype=np.float)
 File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/core/numeric.py", line 235, in asarray
     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
 ValueError: setting an array element with a sequence.

但是，我已经能够使 sklearn.cluster.KMeans 模型在同一个稀疏矩阵 X 上完美运行。

其他一些有用的信息：scipy 版本 = 0.11.0，sklearn 版本 = 0.14.1

关于出了什么问题的任何想法？提前致谢！

Answer 1

GMMs don't support sparse matrix input, while KMeans does. If an estimator supports sparse matrices, this is always explicitly stated in the docstring for the relevant method.