

tslearnによるKShapeという分類手法を用いた時に、「Resumed because of empty cluster」と表記されます。

この場合、使っているデータセットの問題なのでしょうか、それとも学習回数など改善することによってうまく分類できるようになるのでしょうか。

アドバイスをいただきたいです。  
よろしくお願いいたします。

[code]

    from tslearn.clustering import KShape
    from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance
    seed = 0
    np.random.seed(seed)
    sz = train_data.shape[1]
    train_data.shape #(400, 1, 300)
    ks = KShape(n_clusters=2, n_init=30, verbose=True, random_state=seed)
    y_pred = ks.fit_predict(train_data)
    #ここで、Resumed because of empty clusterと言われてしまいます。
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2019-09-16T04:27:50.380
59092
2020-07-29T03:01:35.217
2019-09-16T04:31:05.433
3060
27060
question
python python3 機械学習
tslearnを用いた時のResumed because of empty clusterについて


その表示が出ても待っていれば結果出力がされたりしますよ。  
要因か分かりませんが  
data shapeが（データ数、時系列の長さ、１）という形で私は使っています。


CC BY-SA 4.0
2020-04-23T07:13:53.703
65884
2020-04-23T07:13:53.703
39783
59092
answer