以下是一些常见的K-Means参数及其详细解释: 1.聚类数K (n_clusters): -说明:K-Means算法需要预先指定聚类的数量K,即希望将数据分成的簇的个数。 -选择方法:通常通过领域知识、实际问题需求或通过尝试不同的K值并使用评估指标(如轮廓系数)来确定。 2.初始化方法(init): -说明:K-Means需要初始的聚类中心点,...
一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的。用KMeans类的话,一般要注意的仅仅就是k值的选择,即参数n_clusters;如果是用MiniBatchKMeans的话,也仅仅多了需要注意调参的参数batch_size,即我们的Mini Batch的大小。当然KMeans类和MiniBatchKMeans类可以选择的参数还有不少,但是大多不需要怎么去调参。 K-Means类主...
init:有三个可选值:’k-means++’, ‘random’,或者传递一个ndarray向量。 此参数指定初始化方法,默认值为 ‘k-means++’。 (1)‘k-means++’ 用一种特殊的方法选定初始聚类中发,可加速迭代过程的收敛。 (2)‘random’ 随机从训练数据中选取初始质心。 (3)如果传递的是一个ndarray,则应该形如 (n_cluster...
可以看到在K=4时,我们得到了想要的“肘点”。下面我们就开始正式建模,此处使用的是R内置的kmeans包,基本使用方法如kmeans(data,centers,iter.max,nstart,...),其所需要我们传入的参数同样很简明:其中data代表传入的数据集,centers代表聚类个数(即K值),至于其他的参数,如无特别的需要,我们直接使用默认值即可。 #...
KMeans类的主要参数包括: 1. n_clusters:指定要将数据分成的簇的数量。这是必需的参数,没有默认值。通常需要根据数据的特点来选择一个合适的值,可以使用肘部法则(elbow method)来帮助确定最佳的簇数量。 2. init:指定初始化簇质心的方法。可以选择"k-means++"、"random"或一个数组。默认值是"k-means++",该...
采用sklearn自带数据集,鸢尾花数据集。 ‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, 'petal width (cm)'分别是花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度。 2. KMeans参数说明 KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, ...
kmeans主要参数 n_clusters: k值 缺省值=8 【生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数。】 max_iter: 最大迭代次数。 缺省值=300 如果数据集不是凸集,可能很难收敛,此时可以通过指定最大的迭代次数让算法可以及时退出循环。 n_init: 使用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means的结果会受初始值影响,属...
python kmeans参数 K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法,可以将数据集中的样本分成K个簇,每个簇中的样本之间的相似度较高。在Python中,我们可以使用sklearn库中的KMeans模块来实现K-means聚类算法。在使用KMeans模块时,有一些重要的参数需要注意。 首先是n_clusters参数,这个参数表示要将数据集分成的簇的个...
三、KMeans 主要参数 (1)n_clusters:k值 (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...