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我正在使用 play framework 2.5 和带有 scala 2.11 的剪影库。并使用 play specs2 和 mockito 编写测试代码。现在，我一直在尝试模拟抛出异常。但是，模拟总是在调用之前抛出 NullPointerException。

这是测试代码的目标。

测试代码如下。

我收到如下错误消息。

如何修复此错误？为什么代码无法可视化情节？

输入

输出

输入

输出

我想使用轮廓分数为我的数据集选择最佳数量的集群。我的数据集是关于 2000 多个品牌的信息，包括购买该品牌的客户数量、该品牌的销售额以及该品牌在每个类别下销售的商品数量。

由于我的数据集非常稀疏，因此我在聚类之前使用了 MaxAbsScaler 和 TruncatedSVD。

我使用的聚类方法是 k-means，因为我最熟悉这个方法（我会感谢您对其他聚类方法的建议）。

当我将簇数设置为 80 并运行 k-means 时，我每次都得到不同的轮廓分数。是因为 k-means 每次都给出不同的聚类吗？有时，80 个簇的轮廓得分低于 200，有时则相反。所以我对如何选择合理数量的集群感到困惑。

此外，我的轮廓分数范围很小，并且随着聚类数量的增加而变化不大，范围从 0.15 到 0.2。

这是我从运行 Silhouette score 得到的结果：

非常感谢您的建议！提前致谢！

我正在使用带有 play framework 2.5 的 Silhouette v4.0 库。并且一直在尝试使用 play specs2 编写测试代码。但是，我的测试类出现以下错误，如下所示。

错误信息

这是测试类

还有一些与此类类似的其他测试类能够正确编译和执行。这是范围的隐含问题。因此，我尝试导入与另一个能够正确编译的测试类相同的内容。但是，仍然无法编译。缺少一些进口？

我正在使用提供人体深度图像的数据集，我需要从该图像中提取对象或至少在 Matlab 中去除图像中不属于人体的其他失真。

图像示例如下所示：

这是我使用时的输出

人类

请问有什么办法吗？提前致谢

我在 python 中实现了 kmeans 算法，并试图计算集群在各种 k 值下的轮廓性能。以下是一小部分数据集的几个变量。

获得的终端输出如下 -

这是与注释行中的错误一起获得的 -

请帮忙，因为我不确定该错误在我的上下文中意味着什么。类似的问题让我对错误性质有了一些了解，但我相信这里不适用。

编辑-我通过更改错误行解决了这个问题-

我希望能够即时创建和删除一些剪影角色，例如添加一个非硬编码的角色管理器。

我看到的唯一解决方案是将这些角色存储在数据库中。

Silhouette 需要我来实现：

问题是我无法将我的数据库注入到案例类中。所以我发现的唯一解决方法是：

这个解决方案的问题是Play.current被称为。

那么，你有什么想法可以避免这种情况吗？或者是否有一个我没有找到提供此功能的 github 项目？

我在播放框架中使用 Silhouette 库时遇到问题，我正在使用 guice 进行运行时依赖注入，在创建接受 DelegableAuthInfoDAO 作为参数的 DelegableAuthInfoRepository 时出现错误，它说 DelegableAuthInfoDAO 未绑定到具体实例，即使我已经完成了在配置方法中绑定，这是我在启用模块时遇到的错误

以下是模块中完成的一些配置：

我用 5 个集群运行 k-means 聚类。

对于由此产生的聚类解决方案，我想仔细研究一下轮廓系数。

当我查看时kms，我看到其中有一个包含 4 列的列表，其中包含观察编号、集群、邻居和 sil_width。

我的目标是访问此列表并将其保存为数据框。

进入的时候attributes(kms)，我可以看到这个列表被调用了$dimnames[[2]]。

不幸的是，我没有比 command 更进一步attributes(kms)$dimnames[2]，我只能再次看到列标题。

有人提示如何访问此列表以及如何将其保存为数据框？

这是一个用于复制的数据集：

def edit(id: String) = SecuredAction(WithService("master")).async {隐式请求 =>

}