一个random_state对应一个质心随机初始化的随机数种子。如果不指定随机数种子，则sklearn中的K-Means并不会只选择一个随机模式扔出结果，而会在每个随机数种子下运行多次，并使用结果最好的一个随机数种子来作为初始质心。在sklearn中也可以使用参数n_init来选择（每个随机数种子下运行的次数），可以增加这个参数n_...
2. init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。3. n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。4. max_iter:单次运行KMeans算法的最大迭代次数,默认值是300。5. tol:浮点型,两次迭代之间...
由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改。如果你的k值较大,则可以适当增大这个值。 4)init:即初始值选择的方式,可以为完全随机选择'random',优化过的'k-means++'或者自己指定初始化的k个质心。一般建议使用默认的'k-means++'。
3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改。如果你的k值较大,则可以适当增大这个值。 4)init:即初始值选择的方式,可以为完全随机选择'random',优化过的'k-means++'或者自己指定初始化...
(2)init:初始值选择方式,可选值:'k-means++'(用均值)、'random'(随机)、an ndarray(指定一个数组),默认为'k-means++'。 (3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改,即程序能够...
init:即初始值选择的方式,默认是采用优化过的 k-means++ 方式,你也可以自己指定中心点,或者采用 random 完全随机的方式。自己设置中心点一般是对于个性化的数据进行设置,很少采用。random 的方式则是完全随机的方式,一般推荐采用优化过的 k-means++ 方式; ...
k-means 算法使用不同质心种子运行的次数。最终结果将是n_init连续运行中惯性方面的最佳输出。起初,我认为这意味着代码运行的次数,直到我发现这个有用的问题,然后我意识到这就是max_iter所做的。参数n_init到底有什么作用?我真的不明白。Moh*_*hif 5 在K-means中,质心的初始放置对其收敛起着非常重要的作用。
4)init: 即初始值选择的方式,可以为完全随机选择'random',优化过的'k-means++'(2007年论文"k-means++:The advantages of careful seeding",初始化方案使得初始质心彼此偏离,引导出比随机更好得记过)或者自己指定初始化的k个质心。一般建议使用默认的'k-means++'。
KMeans(init="k-means++", n_clusters=3) 这段代码即将估计器拟合上述的样本集。其中, init 参数即为上述所讲KMeans++的初始化选择方式。而后的参数为设定分成多少类。 拟合后的 KMeans 估计器是可以进行调用的,这里我们调用类中心点( k_means.cluster_centers_ )和样本所属类别( k_means.labels_ )。
init参数指定了初始化聚类中心的方法。在sklearn中,init可以取值为'k-means++'、'random'或者一个ndarray。'k-means++'表示使用一种智能的方法来初始化聚类中心,它可以有效地加速算法的收敛。'random'表示使用随机初始化的方法,而ndarray则表示我们可以手动指定初始化的聚类中心。通过调节init参数,我们可以控制聚类中心...