defk_means(X,n_clusters,init='k-means++',precompute_distances='auto',n_init=10,max_iter=300,verbose=False,tol=1e-4,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=1,algorithm="auto",return_n_iter=False): 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 : ...
1. n_clusters:指定要将数据分成的簇的数量。这是必需的参数,没有默认值。通常需要根据数据的特点来选择一个合适的值,可以使用肘部法则(elbow method)来帮助确定最佳的簇数量。 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...
kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init=10).fit(dataset): n_clusters=k: 这个参数指定了要分成的簇数,这里设置为k(即 3)。 n_init=10: 这个参数指定了随机初始化的次数。KMeans 算法对初始簇中心点的选择很敏感,因此进行多次初始化可以帮助找到更好的聚类结果。这里设置了 10 次初始化。 .fit(dataset...
# 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....
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 : 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,...
10. 11. 12. 13. 14. 生成的测试数据如下: 原始数据 对数据进行计算,n_clusters的取值范围在2~9,并记录每一个n_clustrs取值时的SSE与calinski_harabaz_score取值: inertia=[] calinski_harabaz_score=[] a=2 for i in range(2,10): km = KMeans(n_clusters=i,n_init=10,init='k-means++').fit...
也可以传递给init一个数组作为初始化的聚类中心,则这个数组的结构应该是(n_clusters, n_features)。 n_init : int, default: 10 表示的是K-means算法选择聚类中心的次数,默认值为10。最终返回的是聚类中心最好的一次结果(好是指时间的长短)。 max_iter : int, default: 300 ...
X,labels_true=make_blobs(n_samples=30000,centers=centers,cluster_std=0.7) # k-means++算法 k_means=KMeans(init='k-means++',n_clusters=3,n_init=10) t0=time.time() k_means.fit(X) t_batch=time.time()-t0 # MiniBatchKMeans算法 ...
3.4 使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值,寻找最优聚类个数 1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预...
, max_iter= 300, n_init= 10, random_state= 0)y_kmeans=kmeans.fit_predict(X)# Visualizing the clustersplt.scatter(X[y_kmeans == 0, 0], X[y_kmeans == 0, 1], s = 100, c = 'red', label='Careful(c1)')plt.scatter(X[y_kmeans == 2, 0], X[y_kmeans == 2, 1],...