2. init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。3. n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。4. max_iter:单次运行KMeans算法的最大迭代次数,默认值是300。5. tol:浮点型,两次迭代之间...
而MiniBatchKMeans类的n_init则是每次用不一样的采样数据集来跑不同的初始化质心运行算法。 4)batch_size:即用来跑Mini Batch KMeans算法的采样集的大小,默认是100.如果发现数据集的类别较多或者噪音点较多,需要增加这个值以达到较好的聚类效果。 5)init: 即初始值选择的方式,和KMeans类的init意义一样。 6)in...
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_...
可以看到,sklearn实现了2种初始化算法,一个是随机初始化算法,另一个是k-means++算法,默认采用的是k-means++算法。然后,我们先看一下sklearn实现k-means++的代码: def_k_init(X,n_clusters,x_squared_norms,random_state,n_local_trials=None):"""Init n_clusters seeds according to k-means++Parameters--...
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。
(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10,一般不需要改,即程序能够...
init：{'k-means++'，'random'}，callable或形状为(n_clusters，n_features)的数组样式，默认值为'k...
2. init:指定初始化簇质心的方法。可以选择"k-means++"、"random"或一个数组。默认值是"k-means++",该方法通过在数据中选择距离已有质心较远的点来初始化质心,以加速算法的收敛速度。 3. n_init:指定每个簇质心初始化的次数。默认值是10,表示将使用不同的初始化质心来运行算法,从中选择具有最小SSE(Sum of...
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
KMeans(init="k-means++", n_clusters=3) 这段代码即将估计器拟合上述的样本集。其中, init 参数即为上述所讲KMeans++的初始化选择方式。而后的参数为设定分成多少类。 拟合后的 KMeans 估计器是可以进行调用的,这里我们调用类中心点( k_means.cluster_centers_ )和样本所属类别( k_means.labels_ )。