Sklearn.cluster KMeans создает ошибку повреждения памяти кучи состояния 0xC0000374 ⇐ Python

[Anonymous]

У меня Windows 11 Home 24.2 Python 3.12.8 PyCharm Community Edition 2024.3 venv с pip 24.3.1 Numpy 2.2.1 Scikit-learn 1.6.1 Scipy 1.15.1 threadpoolctl 3.5.0 joblib 1.4.2Установка Python свежая, новая и другие файлы работают хорошо (за исключением других файлов, которые имеют ту же проблему, созданную KMeans). Ошибка воспроизводится в других IDE, а также в cmd. Венв новый и минималистичный. Код минимален.

Код: Выделить всё

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0, init='random')
kmeans.fit(X)

Примечание. Ошибка отображается не всегда! иногда он работает нормально, иногда выдает ошибку, возможно, около 50%, очень случайную.
Я пробовал много вещей, уже предложенных в Интернете, на которые я наткнулся. Изменение init не работает. Я пробовал устанавливать старые версии этих библиотек, совместимые друг с другом, но ошибка не устранена. Используя обработчик ошибок, я понял, что kmeans.fit(x) — это строка кода, которая создает ошибку. Это просто внутренняя ошибка scikit-learn, с которой я ничего не могу поделать?
Изменить: мне также удалось собрать scikit-learn 1.17.dev0 из исходного кода, чтобы посмотреть, исправит ли это проблема. Это не так.
Важно отметить, что MiniBatchKMeans также создает ту же проблему, в то время как другие, такие как агломеративная кластеризация, DBSCAN и другие из других библиотек, таких как HDBSCAN, Kmeans из faiss и kmeans, vq из scipy.cluster.vq работает нормально.
Я перепробовал слишком много вещей, чтобы перечислить их все, но пришел к выводу, что это может быть внутренней ошибкой библиотеки.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... 0xc0000374