'auto' : 当n_samples * n_clusters > 12million,不放入内存,否则放入内存,double精度下大概要多用100M的内存 True : 进行预计算 False : 不进行预计算 n_jobs : 同时进行计算的核数(并发数),n_jobs用于并行计算每个n_init,如果设置为-1,使用所有CPU,若果设置为1,不并行,也可以自定义个数 ...
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...
n_clusters:默认是8,这里设置的聚类数据是5个,所以之后会设置为5,; init:是初始化位置,可以自己指定也可以随机分配; n_init:值会选择10次中效果最好的那个值(由于Kmeans每次运行结果可能都不一样,可以回顾一下最开始玩的那个可视化网页的游戏,第二次指定的初始值...
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,所以要运行 n_init 次, 取其中最好的作为初始的中心点。如果 K 值比较大的时候,你可以适当增大 n_init 这个值; init: 即初始值选择的方式,默认是采用优化过的 k-means++ 方式,你也可以自己指定中心点,或者采用 random 完全随机的方式。
(1)n_clusters:k值 (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...
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...
# 执行k-means算法kmeans = KMeans(n_clusters=4,init='random',max_iter=100,n_init=1) y_pred = kmeans.fit_predict(X) 在这里,我们指定要将数据聚成4个类别。max_iter代表每次迭代的最大次数。n_init代表KMeans类执行k-means算法的次数。每次迭代之后,我们可以通过使用KMeans类中的clustercenters属性,...
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-...
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。
21 cls = KMeans(n_clusters=4, init='k-means++') 22 y1_hat = cls.fit_predict(data1) 23 y2_hat = cls.fit_predict(data2) 24 y_hat = cls.fit_predict(data) 25 # print(y1_hat) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...