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。如果你的k值较大,则可以适当增大这个值。 4)init:即初始值选择的方式,可以为完全随机选择'random',优化过的'k-means++'或者自己指定初始化的k个质心。一般建议使用默认的'k-means++'。
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_...
首先,我们看到参数有一个init,这里是指定k-means初始化方法,这里我们看下注释: """init : {'k-means++', 'random', or ndarray, or a callable}, optionalMethod for initialization, default to 'k-means++':'k-means++' : selects initial cluster centers for k-meanclustering in a smart way to s...
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,两次迭代之间簇...
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。
n_init : (用不同的初始化之心运行计算的次数)k-means算法会随机运行n_init次,最终的结果将是最好的一个聚类结果,默认10 init : 即初始值(质心)选择的方式,有三个选择优化过的'k-means++', ,一般默认'k-means++' ,完全随机选择'random': 随机选择k个实例作为聚类中心自己...
使用k-means 我们可以使用cluster包下的KMeans来使用k-means算法,具体参数可以看官方文档。 ''' sklearn.cluster.KMeans( n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, ...
# 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....
# n_init:初始化中心点的运算次数,默认是 10。程序是否能快速收敛和中心点的选择关系 # 非常大,所以在中心点选择上多花一些时间,来争取整体时间上的快速收敛还是非常值得 #的。由于每一次中心点都是随机生成的,这样得到的结果就有好有坏,非常不确定,所以要 ...
参数init 聚类中心初始化的方法 k-means++ 参数max_iter 最大迭代次数 如果后期无法收敛(收敛 convergence) 调大max_iter 参数random_state 随机种子 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Kmeans算法基于sklearn实现 from sklearn.cluster import KMeans ...