n_clusters: 即 K 值,一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。你可以随机设置一些 K 值,然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值;max_iter:最大迭代次数,如果聚类很难收敛的话,设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果,否则程序运行时间会非常长; n_init:初始化中心点的运算次数,默认是 10。程序是...
n_init : 整数,默认10,使用不同的质心随机初始化的种子来运行KMeans算法的次数。最终结果会是基于Inertia来计算的n_init次连续运行后的最佳输出。 迭代停止 max_iter : 整数,默认300,单次运行的KMeans算法的最大迭代次数。 tol : 浮点数,默认1e-4,两次迭代间Inertia下降的量,如果两次迭代之间Inertia下降的值...
1)n_clusters: 即我们的k值,和KMeans类的n_clusters意义一样。 2)max_iter:最大的迭代次数, 和KMeans类的max_iter意义一样。 3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。这里和KMeans类意义稍有不同,KMeans类里的n_init是用同样的训练集数据来跑不同的初始化质心从而运行算法。而MiniBatchKMeans类的n...
n_jobs=1, algorithm='auto' ) 参数说明: (1)n_clusters:簇的个数,也就是k值 (2)init: 初始簇中心的方式,可以为k-means++,也可以为random (3)n_init: k-means算法在不同随机质心情况下迭代的次数,最后的结果会输出最好的结果 (4)max_iter: k-means算法最大的迭代次数 (5)tol: 关于收敛的相对公差...
n_init：'auto'或int，默认值为10 以不同质心种子运行k-means算法的次数。最终结果是n_init连续...
(1)n_clusters:k值 (2)init:初始值选择方式,可选值:'k-means++'(用均值)、'random'(随机)、an ndarray(指定一个数组),默认为'k-means++'。 (3)n_init:用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般...
n_jobs=1, algorithm='auto') (1)n_cluster即K值,为聚类的个数; (2)n_init为初始化中心点的运算次数默认10,因为每次中心点都是随机生成的,得到的结果有好有坏,多次运行取最好的中心点作为初始; (3)init为初始值选择方式,默认K-means++; (4)algoritm为kmeans的实现算法:auto/full/elkan。
init:是初始化位置,可以自己指定也可以随机分配; n_init:值会选择10次中效果最好的那个值(由于Kmeans每次运行结果可能都不一样,可以回顾一下最开始玩的那个可视化网页的游戏,第二次指定的初始值最后的聚类是很令人失望的),因此再创建Kmeans实例的时候就已经是默认在10次选择中找到...
n_jobs : 同时进行计算的核数(并发数),n_jobs用于并行计算每个n_init,如果设置为-1,使用所有CPU,若果设置为1,不并行,也可以自定义个数 random_state : 用于随机产生中心的随机序列,指定确切的数字后,可以让每次运行程序,产生的结果都一样 verbose : 是否输出详细信息,默认为0,值越大,细节打印越多。
1. 语法 class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=...