1.可以向KMeans传入的参数: sklearn官网所提供的参数说明有9个,我们使用时,如无特别需要,一般只有第一个参数(n_cluster)需要设置,其他参数直接采用默认值即可。 一种示例: class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state...
#-*- coding: utf-8 -*-#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据importpandas as pd#参数初始化inputfile ='../data/consumption_data.xls'#销量及其他属性数据outputfile ='../tmp/data_type.xls'#保存结果的文件名k = 3#聚类的类别iteration = 500#聚类最大循环次数data = pd.read_excel(inputfile, ind...
[idx, C] = kmeans(X, k); 其中,输入参数X是一个m×n的矩阵,表示m个n维数据点的集合。k是一个正整数,表示要将数据点分成k个簇。输出参数idx是一个长度为m的向量,表示每个数据点所属的簇的索引。输出参数C是一个k×n的矩阵,表示k个簇的中心点。 除了必需的输入参数外,kmeans函数还有许多可选的参数...
一、K-Means算法原理 二、Hadoop实现K-Means的做法 1、伪代码 (1)主要参数 输入: 参数0--存储样本数据的文本文件inputfile; 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath; 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath; 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath; 参数4--类的数量k...
目录 收起 计算过程 影响 同kmeans++ 的区别 MiniBatchKMeans Parallelism 簇= 类别 每个样本 属于一个簇 计算过程 输入参数 簇的个数 n_cluster 随机选择 n_cluster 作为质心 计算每个样本到各个质心的距离, Rm m个特征; xi 为向量 4. 将样本加入 距离最小的质心所在的簇中 5. 更新每个簇的质心 =...
2. KMeans参数说明 KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm='auto') 1. 2. 3. 上头显示的就是默认哈~ ...
K-means算法的基本原理相对简单直观。算法接受两个输入参数:一是数据集,二是用户指定的集群数量K。算法的输出是K个集群,每个集群都有其中心点以及属于该集群的数据点。 K-means算法的执行过程如下: 初始化:随机选择K个点作为初始集群中心(质心)。 分配数据点到最近的集群:对于数据集中的每个点,计算其与各个质心的...
kmeans函数的主要输入参数是数据集X和所需簇的数量k。其他可用的选项还包括: Distance:指定所需距离度量的类型。默认情况下,此选项设置为欧几里得距离。 Replicates:指定要运行的簇的数量。kmeans函数默认运行一次,但是通过设置此选项可以运行任意数量的副本,并根据最小方差选择一个最佳结果。此选项的值必须是正整数,建...
k-means 算法是一个用于数据聚类的统计方法。此算法需要输入参数 k，即需要划分的聚类数量。在数据集里，k-means 算法将 n 个数据对象分为 k 个类，使得相同类中的数据对象之间相似度较高，而不同类之间的数据对象相似度较低。聚类相似度的计算基于各聚类中数据对象的均值。均值所表示的“中心对象”...