复数numpy数组的python均值漂移聚类

我继承了一年前写的一些代码,所以我想当时它使用的是 numpy 1.13 (现在是v1.15.2) scipy 1.00rc (现在是v1.1.0),以及 sklearn 0.19 (现在是v.0.20.0)。

它实现了 Fisher’s LDA 减少 n -1的维空间 n -一维空间,其结果是产生复数的numpy数组(由于浮点不精确)。然后这个数组被愉快地挑选并输入 sklearn.cluster.MeanShift 会立即引发异常:

  File "/…/lib/python3.6/site-packages/sklearn/cluster/mean_shift_.py", line 416, in fit
    X = check_array(X)
  File "/…/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 531, in check_array
    _ensure_no_complex_data(array)
  File "/…/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 354, in _ensure_no_complex_data
    "{}\n".format(array))
ValueError: Complex data not supported

我仍然在学习这里发生的事情的数学细节,但我觉得奇怪的是,这段代码被声明为可运行的。

我是不是丢了什么东西?版本更改是否导致了此回归,或者是否存在更基本的代码缺陷?我该如何着手解决这个问题?