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_init的值来增加每个随机数种子下运行的次数。另外，为了优化选择初始质心的方法，“k-means ++”能够使得初始质心彼此远离，以此来引导出比随机初始化更可靠的结果。在sklearn中，使用参数init =‘k-means ++'来选择使用k-...
# 使用 k-means++ 初始化进行聚类kmeans_pp = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)labels_pp = kmeans_pp.fit_predict(data)centroids_pp = kmeans_pp.cluster_centers_# 数据可视化plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels_pp, cmap='viridis', marker='o')plt....
参数 n_clusters（K）、迭代次数max_iter、初始质心 centroids 6def__init__(self, n_clusters=6, max_iter=300, centroids=[]): 7self.n_clusters = n_clusters 8self.max_iter = max_iter 9self.centroids = np.array( centroids, dtype=np.float )1011# 训练模型...
new VectorWithNorm(Vectors.dense(v.vector.toArray), v.norm) }.toArray) } (2)通过k-means||初始化中心点。 相比于随机初始化中心点,通过k-means||初始化k个中心点会麻烦很多,它需要依赖第三章的原理来实现。它的实现方法是initKMeansParallel。 下面按照第三章的实现步骤来分析。 第一步,我们要随机初...
def_k_init(X,n_clusters,x_squared_norms,random_state,n_local_trials=None):"""Init n_clusters seeds according to k-means++Parameters---X : array or sparse matrix, shape (n_samples, n_features)The data to pick seeds for. To avoid memory copy, the input datashould be double precision...
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。
array([1, 3, 2, 4, 3, 5]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. #定义一个欧式距离的函数 : #coding=gbk ''' Created on 2018年7月17日 @author: Administrator ''' # k-means 算法python实现 import numpy as np ...
sample_weight:array-like of shape (n_samples,), default=None,X中每个观测值的权重。如果为None,则为所有观测值分配相等的权重 init:{'k-means++', 'random', ndarray, callable}, default='k-means++' precompute_distances:{'auto', True, False} ...
y3=np.array([0]*100+[1]*50+[2]*20+[3]*5)#自己构建label cls=KMeans(n_clusters=4,init='k-means++')y_hat=cls.fit_predict(data)y2_hat=cls.fit_predict(data2)y3_hat=cls.fit_predict(data3)m=np.array(((1,1),(1,3)))#矩阵点乘 ,相当于旋转 ...
array([1, 0], dtype=int32) >>> kmeans.cluster_centers_ array([[10., 2.], [ 1., 2.]]) KMeans算法优缺点 优点 KMeans算法是解决聚类问题的一种经典算法, 算法简单、快速 。 算法尝试找出使平方误差函数值最小的 个划分。当簇是密集的、球状或团状的,且簇与簇之间区别明显时,聚类效果较好 。