1) n_clusters: 即k值,和KMeans类的n_clusters意义一样。 2)max_iter:最大的迭代次数,和KMeans类的max_iter意义一样。 3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。这里和KMeans类意义稍有不同,KMeans类里的n_init是用同样的训练集数据来跑不同的初始化质心从而运行算法。而MiniBatchKMeans类的n_init...
n_clusters: 即 K 值,一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。你可以随机设置一些 K 值,然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值;max_iter:最大迭代次数,如果聚类很难收敛的话,设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果,否则程序运行时间会非常长; n_init:初始化中心点的运算次数,默认是 10。程序是...
(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聚类效果,默认是10,一般...
n_jobs=1, algorithm='auto' ) 参数说明: (1)n_clusters:簇的个数,也就是k值 (2)init: 初始簇中心的方式,可以为k-means++,也可以为random (3)n_init: k-means算法在不同随机质心情况下迭代的次数,最后的结果会输出最好的结果 (4)max_iter: k-means算法最大的迭代次数 (5)tol: 关于收敛的相对公差...
n_clusters : k值,聚类中心数量(开始时需要产生的聚类中心数量),默认为8 max_iter : 算法运行的最大迭代次数,默认300,凸数据集不用管这个数,凹数据集需要指定。 tol: 容忍的最小误差,当误差小于tol就会退出迭代(算法中会依赖数据本身),默认为1e-4 n_init : (用不同的初始化之心运行计算的次数)k-means...
n_jobs=1, algorithm='auto') (1)n_cluster即K值,为聚类的个数; (2)n_init为初始化中心点的运算次数默认10,因为每次中心点都是随机生成的,得到的结果有好有坏,多次运行取最好的中心点作为初始; (3)init为初始值选择方式,默认K-means++; (4)algoritm为kmeans的实现算法:auto/full/elkan。
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++",该方法通过在数据中选择距离已...
n_clusters 8 聚类的数目亦生成的质心数目。 init k-means++ 以何种方式生成初始聚类中心(k-means++是用一种更有效的方式以加速后期聚类收敛,或random是用数据中随机几个观测值充当初始中心)。 n_init 10 基于不同的初始中心站点按照惯性连续运行k-means多少次,并选取最好的输出作为最后结果。 max_iter 300 k...
init:是初始化位置,可以自己指定也可以随机分配; n_init:值会选择10次中效果最好的那个值(由于Kmeans每次运行结果可能都不一样,可以回顾一下最开始玩的那个可视化网页的游戏,第二次指定的初始值最后的聚类是很令人失望的),因此再创建Kmeans实例的时候就已经是默认在10次选择中找到...
# 执行k-means算法kmeans = KMeans(n_clusters=4,init='random',max_iter=100,n_init=1) y_pred = kmeans.fit_predict(X) 在这里,我们指定要将数据聚成4个类别。max_iter代表每次迭代的最大次数。n_init代表KMeans类执行k-means算法的次数。每次迭代之后,我们可以通过使用KMeans类中的clustercenters属性,...