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, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm='auto') 参数与接口详解见文末附录 例: >>> from sklearn.cluster import KMeans >>> import n...
kmeans = KMeans(n_clusters = 2, n_jobs = -1, random_state = 123).fit(X) kmeans_df = pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_, columns = ['Red', 'Green', 'Blue']) 然后我们将RGB值转换为其英文颜色名称: def closest_colour(requested_colour): min_colours = {} for key, name in web...
1) n_clusters: 即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_init...
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=1, algorithm='auto') 这些参数解释一下: 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...
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)#生成两个簇,.fit用训练集数据拟合模型 # 输出及聚类后的每个样本点的标签(即类别),预测新的样本点所属类别 print(kmeans.labels_) print(kmeans.predict([[0, 0], [4, 4], [2, 1]]))#.predict对新数据预测 ...
(2) Mini Batch K-MeansMini Batch K-means是KMeans的一种变换,目的为了减少计算时间。其实现类是MiniBatchKMeans。Sklearn包中调用方法如下: from sklearn.cluster import MiniBatchKMeansX= [[1],[2],[3],[4],[3],[2]]mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)clf...
我们通常会绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择我们的最佳n_clusters。 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_samples, silhouette_scoreimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib.cm as cmimportnumpy as np n_clusters= 4fig, (ax1, ax2)= plt.subplots(1, 2) ...
km = KMeans(n_clusters=2) • 1 km.fit(samples) KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=2, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0) y_ = km.predict(samples) • 1 metrics.adju...
int cvKMeans2(const CvArr* samples, int nclusters, CvArr* labels, CvTermCriteria termcrit, int attempts=1, CvRNG* rng=0,int flags=0, CvArr* centers=0,double* compactness=0); 由于除去已经确定的参数,我们自己需要输入的为: void cvKMeans2( ...
n_clusters是KMeans中的k,表示着我们告诉模型我们要分几类。这是KMeans当中唯一一个必填的参数,默认为8类,但通常我们的聚类结果会是一个小于8的结果。通常,在开始聚类之前,我们并不知道n_clusters究竟是多少,因此我们要对它进行探索。 1.1 先进行一次聚类看看吧 ...