# 簇中⼼在[-1,-1], [0,0],[1,1], [2,2], 簇⽅差分别为[0.4, 0.2, 0.2, 0.2] X, y =make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]],cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2],random_state=9) # 数据集可视化 plt.scatter(X[:...
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_...
classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,algorithm='auto') 对于我们来说,常常只需要: sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。
km=KMeans(n_clusters=centers,init='random',random_state=28)km.fit(data,y)y_hat=km.predict(data)# 预测 cluster_centers=km.cluster_centers_print("所有样本距离聚簇中心点的总距离和:",km.inertia_,"距离聚簇中心点的平均距离:",(km.inertia_/N),"聚簇中心点:",cluster_centers)defexpandBorder(a,...
init : 可输入"k-means++","random"或者一个n维数组。这是初始化质心的方法,默认"k-means++"。输入"k- means++":一种为K均值聚类选择初始聚类中心的聪明的办法,以加速收敛。如果输入了n维数组,数组的形状应该是(n_clusters,n_features)并给出初始质心。 random_state : 控制每次质心随机初始化的随机数种子。
scikit-learn中用于进行k-means机器学习的类是sklearn.cluster.KMeans,它所涉及的参数有超过10个之多,但是最常用的其实就是n_clusters 和random_state; n_clusters表示打算聚类的数目,默认情况下是8; random_state表示产生随机数的方法。默认缺省值为None,此时随机数产生器是np.random所使用的RandomState实例。可以自...
random_state: 随机生成簇中心的状态条件。 copy_x: 对是否修改数据的一个标记,如果True,即复制了就不会修改数据。bool 在scikit-learn 很多接口中都会有这个参数的,就是是否对输入数据继续copy 操作,以便不修改用户的输入数据。这个要理解Python 的内存机制才会比较清楚。
random_state:用于指定随机数生成器的种子。 copy_x:bool类型参数,当参数precompute_distances为True时有效,如果该参数为True,就表示提前计算距离时不改变原始数据,否则会修改原始数据。 n_jobs:用于指定算法运算时使用的CPU数量,默认为1,如果为-1,就表示使用所有可用的CPU。
1. K-means聚类概念介绍 2. 聚类思想 3. 分析步骤 1) 数据准备 2) 确定K值并聚类 3) 初步认识类...
>>> KMeans(copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=2, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)[0 0 0 1 1 1]>>> clf.labels_表示输出K-means聚类后的类标。由于聚类类簇设置为2,故类标为0或1,其中X[1,1]、...