k-means模型的评估标准 K-means 模型的评估标准通常使用以下几种方法: 1. 轮廓系数(Silhouette Coefficient),轮廓系数是一种用于衡量聚类结果的紧密度和分离度的指标。它的取值范围在[-1, 1]之间,值越接近1表示聚类效果越好。 2. Calinski-Harabasz指数(Calinski-Harabasz Index),Calinski-Harabasz指数是一种通过...
需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等！
init:⽤于指定初始的簇中⼼设置⽅法,如果为'k-means++',则表示设置的初始簇中⼼之间相距较 远;如果为'random',则表示从数据集中随机挑选k个样本作为初始簇中⼼;如果为数组,则表示⽤ 户指定具体的簇中⼼ n_init:⽤于指定Kmeans算法运⾏的次数,每次运⾏时都会选择不同的初始簇中⼼,⽬的是...
保存:joblib.dump(rf, 'test.pkl') 1|2线性回归的模型保存加载案例 #4)预估器estimator= Ridge(alpha=0.5, max_iter=10000)estimator.fit(x_train, y_train)#保存模型joblib.dump(estimator,"my_bridge.pkl")#加载模型estimator=joblib.load("my_bridge.pkl") 2|0无监督学习-K-means算法 __EOF__ 本文...
a.使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型 b.根据聚类模型评价指标对K-Means聚类模型进行评价 6.2.1 构建聚类模型的逻辑与说明 首先在处理数据的过程中我们先对我们的输入内容进行考虑,即聚类输入为一组未被进行标记的数据样本,聚类通过不同数据之间的距离和相似度将这些数据样本进行划分,被划分成若干组的数据根据样本...
聚类模型:K-Means 无类别标记 在线demo K-Means算法 数据挖掘十大经典算法之一 算法接收参数k;然后将样本点划分为k个聚类;同一聚类中的样本相似度较高;不同聚类中的样本相似度较小 算法思想: 以空间中k个样本点为中心进行聚类,对最靠近它们的样本点归类。通过迭 代的方法,逐步更新各聚类中心,直至达到最好的聚类...
频道收录 每周挑战 随机森林 K-means 分享 在线运行 版本 版本1 - 2023/12/20 13:15 Notebook 关于银行信贷客户数据集的探索 文件关于银行信贷客户数据集的探索 详情 运行环境: 登录/注册 后可以评论 mo 感谢分享 2024/06/26 08:19 dadada Cell 感谢感谢分享 2024/06/12 12:35 dadada Cell ...
聚类分析是一种机器学习,用于将相似项分组到群集。 学习目标 本模块介绍了以下内容: 何时使用聚类分析 如何使用 scikit-learn 框架来训练和评估聚类分析模型 开始 添加 添加到集合 添加到计划 添加到挑战 先决条件 基本的数学概念 使用Python 进行编程 此模块属于这些学习路径 ...
本模块介绍了以下内容: 何时使用聚类分析 如何使用 scikit-learn 框架来训练和评估聚类分析模型开始 添加 添加到集合 添加到计划 添加到挑战 先决条件 基本的数学概念 使用Python 进行编程此模块属于这些学习路径 创建机器学习模型 用于机器学习的数据科学基础
记得我们说过,KMeans的目标是确保“簇内差异小,簇外差异大”,我们就可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。我们刚才说过,Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标,因此,我们可以使用Inertia来作为聚类的衡量指标,但是这个指标的缺点和极限太大。 它没有上界。我们只知道,Inertia是越小越好,是0最好,但我们不知道,一个...