Numpy sklearn中的轮廓分数函数出现意外错误

我正在尝试在数据服务器上运行Kmeans集群。我的数据框是一个熊猫数据框，其尺寸如下

People_reduced.shape
Out[155]:
(417837, 13)

现在，虽然k-means运行良好，但当我尝试将Kmeans集群标签和原始数据帧的输出提供给sklearn的剪影评分方法时，它抛出了一个奇怪的错误

以下是我使用的代码：

kmeans=KMeans(n_clusters=2,init='k-means++',n_init=10, max_iter=20)
kmeans.fit(People_reduced.ix[:,1:])
cluster_labels = kmeans.labels_
    # The silhouette_score gives the average value for all the samples.
    # This gives a perspective into the density and separation of the formed
    # clusters
silhouette_avg = silhouette_score(People_reduced.ix[:,1:].values,cluster_labels)

错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-154-b392e118f64a> in <module>()
     19     # This gives a perspective into the density and separation of the formed
     20     # clusters
---> 21 silhouette_avg = silhouette_score(People_reduced.ix[:,1:].values,cluster_labels)
     22 #silhouette_avg = silhouette_score(People_reduced.ix[:,1:], cluster_labels)
     23 

TypeError: 'list' object is not callable

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
19#这提供了一个透视图，可以看到形成的颗粒的密度和分离
20个集群
--->21剪影平均值=剪影得分（人物减少。ix[：，1:]。值，聚类标签）
22#剪影平均=剪影得分（人物减少。ix[：，1:]，聚类标签）
23
TypeError:“列表”对象不可调用

如果

剪影评分

是一个列表，则会出现该错误。您是如何定义或导入

剪影评分的

？例如：从sklearn.metrics导入剪影评分如果您可以编辑问题以包含一个复制问题的自包含、可运行的脚本（），这将非常有用。如果

剪影评分

是一个列表，则会出现该错误。您是如何定义或导入

剪影\u分数的？

？如下所示：从sklearn.metrics导入剪影\u分数如果您可以编辑问题，使其包含一个复制问题的自包含、可运行的脚本（），这将非常有帮助。