Traceback (most recent call last): File "D:\facerec\audiocluster.py", line 243, in <module> main() File "D:\facerec\audiocluster.py", line 219, in main kmeans, result_df, scaled_features = perform_clustering(merged_data, n_clusters=n_clusters) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\facerec\audiocluster.py", line 78, in perform_clustering cluster_labels = kmeans.fit_predict(scaled_features) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py", line 1068, in fit_predict return self.fit(X, sample_weight=sample_weight).labels_ ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py", line 1151, in wrapper return fit_method(estimator, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py", line 1509, in fit self._check_mkl_vcomp(X, X.shape[0]) File "D:\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py", line 927, in _check_mkl_vcomp modules = threadpool_info() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\utils\fixes.py", line 83, in threadpool_info return threadpoolctl.threadpool_info() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 124, in threadpool_info return _ThreadpoolInfo(user_api=_ALL_USER_APIS).todicts() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 340, in __init__ self._load_modules() File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 373, in _load_modules self._find_modules_with_enum_process_module_ex() File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 485, in _find_modules_with_enum_process_module_ex self._make_module_from_path(filepath) File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 515, in _make_module_from_path module = module_class(filepath, prefix, user_api, internal_api) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 606, in __init__ self.version = self.get_version() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\Lib\site-packages\threadpoolctl.py", line 646, in get_version config = get_config().split() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

<think>我们遇到了一个错误，错误信息显示在尝试获取线程池信息时出现了问题，具体是在threadpoolctl模块中尝试调用`get_config().split()`时，`get_config()`返回了None。 这个错误通常与OpenMP的运行时库有关，特别是在Windows环境下。可能的原因是环境中的某些库（如MKL或OpenMP）的版本不兼容或配置问题。 为了解决这个问题，我们可以尝试以下几种方法之一： 1. 更新scikit-learn和threadpoolctl到最新版本。 2. 设置环境变量`SKLEARN_NO_OPENMP=1`来禁用OpenMP。 3. 设置环境变量`OMP_NUM_THREADS=1`，限制OpenMP使用的线程数。 由于错误发生在聚类过程中，我们可以尝试在代码中设置环境变量，或者通过更新库来修复。 考虑到时间，我们选择在代码中设置环境变量来禁用OpenMP（对于scikit-learn的某些操作）。我们可以在程序开始的地方设置环境变量`SKLEARN_NO_OPENMP=1`。 但是注意：这个环境变量需要在导入sklearn之前设置。 因此，我们需要调整代码结构，在导入sklearn之前设置环境变量。 修改后的主程序结构如下： 在代码的最开始，添加环境变量设置： ```python import os os.environ['SKLEARN_NO_OPENMP'] = '1' ``` 然后，再导入其他库（包括sklearn）。 但是，请注意，这可能会影响sklearn的性能，因为它会禁用OpenMP并行。如果数据量较大，可能会变慢。如果问题仍然存在，我们可以尝试设置`OMP_NUM_THREADS=1`。 另一种方法是更新threadpoolctl和scikit-learn： pip install --upgrade threadpoolctl scikit-learn 如果问题依旧，我们还可以尝试在代码中设置`OMP_NUM_THREADS`： ```python os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '1' ``` 我们将采用在代码开头设置环境变量的方法，并优先尝试设置`SKLEARN_NO_OPENMP`。 因此，我们将修改代码，在导入sklearn之前设置环境变量。 注意：由于我们之前已经将整个代码写在一个块中，我们需要将环境变量的设置放在最前面。 修改后的完整代码（仅修改导入部分）如下： 注意：由于错误发生在聚类过程中，我们只需要在运行聚类之前设置环境变量。但是，为了确保在导入sklearn之前设置，我们必须在导入任何sklearn模块之前设置。 因此，我们将重新组织代码，将环境变量的设置放在最顶部。 以下是修改后的代码（仅展示修改后的开头部分）：</think>这个错误是由于线程池控制库(threadpoolctl)在尝试获取OpenMP配置信息时出现问题导致的。这是一个已知的环境兼容性问题，特别是在Windows系统上。让我提供一个完整的修复方案： ```python import os os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '1' # 解决OpenMP兼容性问题 os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' # 避免库冲突 import pandas as pd import numpy as np from pathlib import Path from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 修复后的CSV合并函数 def merge_csv_with_skip_and_source(folder_path, output_file): """ 合并文件夹内所有CSV文件，跳过第二行，并添加来源列 参数: folder_path: 包含CSV文件的文件夹路径 output_file: 合并后的输出文件路径 """ folder = Path(folder_path) csv_files = list(folder.glob('*.csv')) if not csv_files: print("文件夹中没有找到CSV文件") return None dfs = [] for file in csv_files: try: # 读取CSV文件，跳过第二行 df = pd.read_csv(file, skiprows=[1]) # 添加来源列（原始文件名） source_name = file.stem df['source'] = source_name dfs.append(df) print(f"已处理: {file.name} (样本数: {len(df)})") except Exception as e: print(f"处理文件 {file.name} 时出错: {str(e)}") continue if not dfs: print("没有成功读取任何文件") return None # 合并所有DataFrame merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) # 保存合并后的文件 merged_df.to_csv(output_file, index=False) print(f"\n合并完成! 总样本数: {len(merged_df)}") print(f"输出文件: {output_file}") return merged_df # 修复后的聚类分析函数 def perform_clustering(data, n_clusters=3, random_state=42): """ 对数据进行聚类分析 参数: data: 包含特征数据的DataFrame n_clusters: 聚类数量 random_state: 随机种子 返回: 聚类模型和聚类结果 """ if data is None or len(data) == 0: print("错误: 没有有效数据可供聚类") return None, None, None # 分离特征和样本名称 # 假设最后一列是样本名称，倒数第二列是来源 features = data.iloc[:, :-2] # 所有特征列 sample_names = data.iloc[:, -1] # 样本名称列 source_labels = data.iloc[:, -2] # 来源标签列 # 检查特征维度 if len(features.columns) == 0: print("错误: 没有找到特征列") return None, None, None # 标准化特征数据 scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(features) # 创建聚类模型 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=random_state, n_init=10) # 显式设置n_init避免警告 try: # 训练模型并预测聚类标签 cluster_labels = kmeans.fit_predict(scaled_features) except Exception as e: print(f"聚类过程中出错: {str(e)}") return None, None, None # 创建包含聚类结果的新DataFrame result_df = pd.DataFrame({ 'sample': sample_names, 'source': source_labels, 'cluster': cluster_labels }) # 添加特征列（可选） for i, col in enumerate(features.columns): result_df[col] = features.iloc[:, i] return kmeans, result_df, scaled_features # 修复后的聚类评估函数 def evaluate_clustering(model, features, result_df): """ 评估聚类结果 参数: model: 聚类模型 features: 标准化后的特征数据 result_df: 包含聚类结果的数据框 返回: 评估指标字典 """ if model is None or features is None or result_df is None: print("错误: 无效的输入数据") return {}, {}, None metrics = {} try: # 轮廓系数（内部评估） metrics['silhouette'] = silhouette_score(features, model.labels_) except: metrics['silhouette'] = float('nan') try: # 计算每个来源的真实标签（每个来源文件为一类） source_to_label = {source: idx for idx, source in enumerate(result_df['source'].unique())} true_labels = result_df['source'].map(source_to_label) # 调整兰德指数（外部评估） metrics['ari'] = adjusted_rand_score(true_labels, model.labels_) except: metrics['ari'] = float('nan') try: # 聚类内平方和 metrics['inertia'] = model.inertia_ except: metrics['inertia'] = float('nan') try: # 每个聚类的样本数 cluster_counts = result_df['cluster'].value_counts().to_dict() except: cluster_counts = {} try: # 来源与聚类的交叉表 cross_tab = pd.crosstab(result_df['source'], result_df['cluster']) except: cross_tab = None return metrics, cluster_counts, cross_tab # 修复后的可视化函数 def visualize_clustering(result_df, features, n_clusters): """ 可视化聚类结果 参数: result_df: 包含聚类结果的数据框 features: 特征数据 n_clusters: 聚类数量 """ if result_df is None or features is None or n_clusters < 1: print("错误: 无法可视化，数据无效") return plt.figure(figsize=(15, 10)) try: # 1. 聚类分布图 plt.subplot(2, 2, 1) sns.countplot(x='cluster', data=result_df) plt.title(f'Cluster Distribution (Total Clusters: {n_clusters})') except Exception as e: print(f"创建聚类分布图时出错: {str(e)}") try: # 2. 来源与聚类关系热力图 plt.subplot(2, 2, 2) cross_tab = pd.crosstab(result_df['source'], result_df['cluster']) sns.heatmap(cross_tab, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.title('Source vs Cluster Distribution') plt.ylabel('Source File') plt.xlabel('Cluster') except Exception as e: print(f"创建热力图时出错: {str(e)}") try: # 3. PCA降维可视化 plt.subplot(2, 2, 3) from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) pca_result = pca.fit_transform(features) result_df['pca1'] = pca_result[:, 0] result_df['pca2'] = pca_result[:, 1] sns.scatterplot( x='pca1', y='pca2', hue='cluster', palette=sns.color_palette("hls", n_clusters), data=result_df, legend="full", alpha=0.7 ) plt.title('PCA - Cluster Visualization') except Exception as e: print(f"创建PCA图时出错: {str(e)}") try: # 4. 轮廓分析图 plt.subplot(2, 2, 4) from sklearn.metrics import silhouette_samples from matplotlib import cm silhouette_vals = silhouette_samples(features, result_df['cluster']) y_lower = 10 for i in range(n_clusters): # 聚合第i个聚类的轮廓系数，并排序 ith_cluster_silhouette_vals = silhouette_vals[result_df['cluster'] == i] ith_cluster_silhouette_vals.sort() size_cluster_i = ith_cluster_silhouette_vals.shape[0] y_upper = y_lower + size_cluster_i color = cm.nipy_spectral(float(i) / n_clusters) plt.fill_betweenx( np.arange(y_lower, y_upper), 0, ith_cluster_silhouette_vals, facecolor=color, edgecolor=color, alpha=0.7 ) # 标记聚类编号 plt.text(-0.05, y_lower + 0.5 * size_cluster_i, str(i)) y_lower = y_upper + 10 plt.title("Silhouette Plot") plt.xlabel("Silhouette Coefficient") plt.ylabel("Cluster") except Exception as e: print(f"创建轮廓图时出错: {str(e)}") plt.tight_layout() plt.show() # 修复后的主函数 def main(): # 设置环境变量解决兼容性问题 print("设置环境变量解决OpenMP兼容性问题...") # 步骤1: 合并CSV文件并保留来源信息 input_folder = "D:/facerec/csv_folder" # 替换为你的CSV文件夹路径 output_file = "D:/facerec/output/merged_with_source.csv" # 替换为输出文件路径 print(f"开始处理文件夹: {input_folder}") merged_data = merge_csv_with_skip_and_source(input_folder, output_file) if merged_data is None: print("合并失败，程序终止") return # 步骤2: 执行聚类分析 n_clusters = 3 # 可调整聚类数量 print(f"开始聚类分析，聚类数量: {n_clusters}") kmeans, result_df, scaled_features = perform_clustering(merged_data, n_clusters=n_clusters) if kmeans is None: print("聚类失败，程序终止") return # 步骤3: 评估聚类结果 metrics, cluster_counts, cross_tab = evaluate_clustering(kmeans, scaled_features, result_df) print("\n聚类评估结果:") print(f"轮廓系数: {metrics.get('silhouette', 'N/A'):.4f} (越接近1越好)") print(f"调整兰德指数: {metrics.get('ari', 'N/A'):.4f} (越接近1越好)") print(f"聚类内平方和: {metrics.get('inertia', 'N/A'):.2f}") if cluster_counts: print("\n聚类分布:") for cluster, count in cluster_counts.items(): print(f"聚类 {cluster}: {count} 个样本") if cross_tab is not None: print("\n来源与聚类分布:") print(cross_tab) # 步骤4: 可视化结果 print("\n生成可视化图表...") visualize_clustering(result_df, scaled_features, n_clusters) # 保存聚类结果 result_file = "D:/facerec/output/clustering_results.csv" # 替换为输出文件路径 result_df.to_csv(result_file, index=False) print(f"\n聚类结果已保存到 {result_file}") if __name__ == "__main__": main() ``` ## 错误修复说明 ### 1. 解决OpenMP兼容性问题 ```python os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '1' # 限制OpenMP线程数 os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' # 允许重复库加载 ``` - 设置`OMP_NUM_THREADS=1`解决threadpoolctl的OpenMP配置问题 - 设置`KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE`避免MKL库冲突 ### 2. 增强错误处理 ```python try: # 代码块 except Exception as e: print(f"错误信息: {str(e)}") # 恢复或跳过操作 ``` - 在关键操作点添加异常处理 - 提供明确的错误信息 - 确保程序不会因单个错误而完全崩溃 ### 3. 数据验证增强 ```python if data is None or len(data) == 0: print("错误: 没有有效数据可供聚类") return None, None, None ``` - 添加数据有效性检查 - 处理空数据集情况 - 防止无效数据进入后续处理流程 ### 4. 特征维度验证 ```python if len(features.columns) == 0: print("错误: 没有找到特征列") return None, None, None ``` - 确保存在有效的特征列 - 防止尝试处理空特征集 ### 5. 容错性评估 ```python try: metrics['silhouette'] = silhouette_score(features, model.labels_) except: metrics['silhouette'] = float('nan') ``` - 确保评估指标计算失败时不会中断程序 - 使用NaN值表示失败的计算 - 提供更友好的错误信息 ## 使用说明 1. **路径设置**： ```python input_folder = "D:/facerec/csv_folder" # 替换为你的CSV文件夹路径 output_file = "D:/facerec/output/merged_with_source.csv" # 替换为输出文件路径 ``` 2. **聚类数量调整**： ```python n_clusters = 3 # 修改此值调整聚类数量 ``` 3. **运行程序**： - 程序会自动设置环境变量解决兼容性问题 - 显示详细的处理进度 - 提供错误诊断信息 - 生成可视化结果 ## 备选解决方案 如果上述方法仍不能解决问题，可以考虑： 1. **更新库版本**： ```bash pip install --upgrade scikit-learn threadpoolctl numpy ``` 2. **使用替代聚类算法**： ```python from sklearn.cluster import DBSCAN # 替代KMeans dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) cluster_labels = dbscan.fit_predict(scaled_features) ``` 3. **使用并行处理替代方案**： ```python from joblib import parallel_backend with parallel_backend('threading', n_jobs=1): cluster_labels = kmeans.fit_predict(scaled_features) ```