我有一组一维数据我想通过聚类进行分组，目前用的方法是k_means聚类。数据如下：
array([124369.67, 43214.85, 73516. , 116364.2 , 83095.9 , 14879.2 ,
13235.2 , 27584.1 , 46063.09, 42959.2 , 50012.94, 53850.79,
27894.02, 2080.2 , 16000. , 29800.98, 29619.7 , 10243. ,
4522.3 ])
问题我把它直接代入k_means会出现以下错误：
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
我根据提示将上述数据（命名为feature1）进行了
feature1=feature1.reshape(-1,1)
这样的改动，但是又会报错
'NoneType' object has no attribute 'split'
这下我不知道怎么办了，请问一维数据可以进行聚类分析吗？
来自GPT的回答：
是的，一维数据也可以进行聚类分析，但是在使用k-means聚类算法时，需要将数据进行重塑（reshape）操作，将其从一维数据变为二维数据。
你的第一个错误提示指出需要将数据进行reshape操作，将其变为(n_samples, n_features)的二维数组形式，其中n_samples是样本数，n_features是特征数。因为你的数据只有一个特征，所以你可以将其reshape为(-1, 1)的形式，其中-1表示不确定的样本数，1表示只有一个特征。
你的第二个错误提示可能是由于在对数据进行reshape操作后，没有重新赋值给feature1变量导致的。请尝试使用新代码进行数据重塑：
p
feature1 = feature1.reshape(-1, 1)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(feature1)
print(kmeans.labels_)
请注意，上述代码中的n_clusters参数指定了你希望聚类成几类，你可以根据实际情况进行修改。
来自GPT的回答：
是的，一维数据也可以进行聚类分析，但是在使用k-means聚类算法时，需要将数据进行重塑（reshape）操作，将其从一维数据变为二维数据。
你的第一个错误提示指出需要将数据进行reshape操作，将其变为(n_samples, n_features)的二维数组形式，其中n_samples是样本数，n_features是特征数。因为你的数据只有一个特征，所以你可以将其reshape为(-1, 1)的形式，其中-1表示不确定的样本数，1表示只有一个特征。
你的第二个错误提示可能是由于在对数据进行reshape操作后，没有重新赋值给feature1变量导致的。请尝试使用新代码进行数据重塑：
p
feature1 = feature1.reshape(-1, 1)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(feature1)
print(kmeans.labels_)
请注意，上述代码中的n_clusters参数指定了你希望聚类成几类，你可以根据实际情况进行修改。
一维数据肯定可以进行聚类啊，不过你的问题要看是不是用的模型有数据要求，又或者是数据本身还有问题。