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=1,algorithm='auto') 1. 总结: 如何区分k-means与knn: k-means是聚类算法,knn是有监督的分类算法;聚类没有标签,分类有标签 聚类算法中的k是k...
聚类算法有很多种,K-Means 是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快,但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。它是一种旨在将N个观测值划分为K个聚类的技术。这里的k指的是初始规定要将数据集分成的类别,means是各类别数据的均值作为中心点。每个观测...
方法:使用k-means聚类分析进行分类。以变化最小的班级为参考,进行Logistic回归,以确定不同班级的TyG指数变化与脑卒中发病率之间的关系。同时,应用限制性立方样条回归来研究累积TyG指数和中风的联系。结果:4710名参与者中有369人(7.8%)在3年内发生了中风。与TyG指数控制最好的1级相比,控制良好的2级的OR为1.427(95...