# 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[:...
为此，在sklearn中使用random_state参数来实现控制，确保每次生成的初始质心都在相同位置，甚至可以画学习曲线来确定最优的random_state参数。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...
kmeans.fit(std_data) distance.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1,11),distance) 从图中看出,曲线拐点在分类数为5位置上,最佳分类在5附近,下一步通过CH值确定最终分类数 scores = [] max_ = 0 num = 0 for i in range(4,8): model = KMeans(n_clusters=i,random_state=10) model.fit...
random_state:int, RandomState instance, default=None,确定质心初始化的随机数生成。使用整数使随机性具有确定性 copy_x:bool, default=True, 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。
6. random_state:指定随机数种子。默认值是None,表示使用系统时间来作为随机数种子。如果指定一个整数值,将使用此固定的种子来生成随机数。 KMeans类的核心方法是fit和predict。 - fit方法用于训练模型,输入数据数组X,将数据分成指定数量的簇,并找到每个簇的质心。 除了常见的参数之外,KMeans类还有其他一些比较常用...
2. KMeans参数说明 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=None, algorithm='auto') 1. 2. 3. 上头显示的就是默认哈~ ...
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:整形或 numpy.RandomState 类型,可选 用于初始化质心的生成器(generator)。如果值为一个整数,则确定一个seed。此参数默认值为numpy的随机数生成器。 主要属性 cluster_centers_:聚类中心 labels:每个样本所属的簇 inertial_:用来评估簇的个数是否合适,距离越小说明簇分的越好,选取临界点的簇个数 ...
kmeans= MiniBatchKMeans(n_clusters= i, batch_size=10, random_state=33)#MiniBatchKMeans 加速优化kmeans.fit(pcm_mfcc_audio) centres= kmeans.cluster_centers_#聚类中心score_silhouette =silhouette_score(pcm_mfcc_audio,kmeans.labels_) silhouettescore.append(score_silhouette)print("第%d的时候,分类...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8 , init='k-means++' , n_init=10 , max_iter=300 , tol=0.0001 , precompute_distances=True , verbose=0 , random_state=None , copy_x=True , n_jobs=1) 其中,参数解释如下: n_clusters:表示K值,聚类类簇数 max_iter:表示最大迭代次数,可省略 n_init:表...