含义:指定要形成的簇的数量。 作用:这是KMeans算法中最关键的参数之一,直接决定了聚类的结果。 init: 含义:用于指定初始簇中心的方法。 作用:init方法的选择会影响算法的收敛速度和最终结果的优劣。 可选值:'k-means++'(默认)、'random'、自定义的可调用对象。 n_init: 含义:指定算法运行的次数,每次运行都...
在spark中,org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans文件实现了k-means算法以及k-means||算法,org.apache.spark.mllib.clustering.LocalKMeans文件实现了k-means++算法。 在分步骤分析spark中的源码之前我们先来了解KMeans类中参数的含义。 在上面的定义中,k表示聚类的个数,maxIterations表示最大的迭代次数,runs表...
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') KMeans中主要的参数: n_clusters:K值,一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。 max_iter:最大迭代次数。
方法中各个参数的含义与构造函数相同,这里不再重复。 3)MLlib 中的 k-means 的预测函数 MLlib 中的 k-means 的预测函数 KMeansModel.predict 方法接收不同格式的数据输入参数,可以是向量或者 RDD,返回的是输入参数所属的聚类的索引号。KMeansModel.predict 方法的 API 如下。 def predict(point:Vector):Intdef...
2,参数的含义解释如下: k 表示期望的聚类的个数。 maxInterations 表示方法单次运行最大的迭代次数。 runs 表示算法被运行的次数。K-means 算法不保证能返回全局最优的聚类结果,所以在目标数据集上多次跑 K-means 算法,有助于返回最佳聚类结果。 initializationMode 表示初始聚类中心点的选择方式, 目前支持随机选择...
说到这里,我们先放出EM算法的流程,再阐述它的具体推导和数学含义。 可以发现,这里M step中求出的三个参数与上一张图中的十分类似。直觉上理解,M step看作对参数的soft guess(按概率计数,而不是按个数计数)。 当然,这种理解没有数学依据。要想知道算法流程为什么是这样的,光靠直觉是不够的。
在Sklearn 机器学习库中,与聚类相关的算法模型都在 cluster 模块下,除 k-measn 外,还有十种聚类最近邻算法,下表对最常用的算法做了简单介绍: 通过表格不难看出,每一种算法所采用的思想均不相同,但最终都能解决聚类问题,这也是整个聚类算法族的特点之一。 下面我们对Kmeans.Kmeans()的常用参数做简单介绍:...
具体的参数含义: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中心的更迭次数,为了弥补初始质心的影响,算法默认会初始10次质心,实现算法,然后返回最好的结果。
spark在文件org.apache.spark.mllib.clustering.BisectingKMeans中实现了二分k-means算法。在分步骤分析算法实现之前,我们先来了解BisectingKMeans类中参数代表的含义。 上面代码中,k表示叶子簇的期望数,默认情况下为4。如果没有可被切分的叶子簇,实际值会更小。maxIterations表示切分簇的k-means算法的最大迭代次数,...
是待估计的参数。此外,每个分模型都还有一个参数 ,可以理解为权重或生成数据的概 率。高斯混合模型的公式为: 通常我们并不能直接得到高斯混合模型的参数,而是观察到了一系列 数据点,给出一个类别的数量K后,希望求得最佳的K个高斯分模型。因此,高斯 混合模型的计算,便成了最佳的均值μ,方差Σ、权重π的寻找,这...