コードエラーが発生し続けます。

Question

# hold error value for elbow method calculation
error = []


for i in range(2, 10):
kmeans = KMeans(n_clusters = i)
%time kmeans.fit(df)
error.append(kmeans.inertia_)

# find the elbow of the graph using kneed package
optimalK = KneeLocator(
range(2, 10),
error,
curve = 'convex',
direction = 'decreasing',
interp_method = 'interp1d',
)

# print number of clusters for dataset
print("\nNumber of clusters: " + str(optimalK.elbow))
optimalK.plot_knee_normalized()

# create optimal K graph for prediction model
kmeans = KMeans(n_clusters = optimalK.elbow)

このコードにエラーになる問題があるか見てください

ValueError: could not convert string to float: 'M'
AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'inertia_'

このようなエラーが発生し続けます。

https://github.com/contejus/AbaloneClustering/blob/master/README.md
ここでご参照ください。

Answer 1

私もエラーが再現しました。ただエラーの原因は私の性格にあることが判明しました。
順に解説していきましょう。

質問で示されているコードはimportも含まれておらず，事前に実行すべきコードが必要であることが分かります。
質問に示されているReadme.mdの最初に次のようなコードがありました。

# import data science packages
import numpy as np
import pandas as pd
import math
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, LabelEncoder

# import k means methods
from sklearn.cluster import KMeans, SpectralClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score

#import elbow method algorithm
from kneed import KneeLocator

df = pd.read_csv("abalone.csv")
df.head()

abalone.csvは何かのデータセットのようです。ググってダウンロードして実行。

そしておもむろに質問のコードを実行します。→エラーが再現しました。
これで回答はできそうです。

エラーメッセージに ValueError: could not convert string to float: 'M' とあるので，
データに数値でないものが含まれているようです。データセットを確認してみます。

	sex	length	diameter	height	whole_weight	shucked_weight	viscera_weight	shell_weight	rings
0	M	0.455	0.365	0.095	0.5140	0.2245	0.1010	0.150	15
1	M	0.350	0.265	0.090	0.2255	0.0995	0.0485	0.070	7
2	F	0.530	0.420	0.135	0.6770	0.2565	0.1415	0.210	9
3	M	0.440	0.365	0.125	0.5160	0.2155	0.1140	0.155	10
4	I	0.330	0.255	0.080	0.2050	0.0895	0.0395	0.055	7
		...					...

sexのカラムが文字列のようで，ここがエラーの原因のようです。

ここで Readme.md を読み返します。データセットのテーブルを示した下のコードの先頭に

lbl = LabelEncoder()
df['sex'] = lbl.fit_transform(df['sex'])
...

とあり，データフレームdfを書き換えていることが分かります。

そうです。先頭から質問で示されたコードの間のコードブロックを全て実行すると，このsexカラムは数値に変わっていて
質問のようなエラーは発生しないだろうということが分かります。

つまり，このエラーは私や貴方のうっかりさんで早とちりでなるべく手抜いて答えを得ようという，よこしまな性格によるものだということが分かります。

この辺り気付くか気付かないかは失敗経験の差だろうと思います(人に言えないような失敗を数多く重ねてきました)。ぜひ色々勉強されたらと思います。