n_init:'auto'或int,默认值为10 以不同质心种子运行k-means算法的次数。最终结果是n_init连续运行中具有最佳惯性的输出。对于稀疏高维问题,建议进行多次运行(请参阅使用k-means聚类稀疏数据)。 当n_init='auto'时,运行次数取决于init的值:如果使用init='random'或init是可调用对象,则为10;如果使用init='k-me...
'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 ...
1. n_clusters:指定要生成的簇的数量,默认为8、通常,这需要根据数据的特点和需求进行调整,以找到最佳的簇数。 2. init:指定初始化簇中心的方法,默认为'k-means++'。这是一种智能初始化方法,能够更好地提供一个较好的起始点。 3. n_init:指定进行多次簇生成的次数,默认为10。每次生成的结果不一样,其中最...
(3)如果传递的是一个ndarray,则应该形如 (n_clusters, n_features) 并给出初始质心。 algorithm: 有“auto”, “full” or “elkan”三种选择。“full"就是传统的K-Means算法, “elkan”是elkan K-Means算法。默认的"auto"则会根据数据值是否是稀疏的,来决定如何选择"full"和“elkan”。一般数据是稠密的,...
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: ...
使用 KMeans 进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42, n_init="auto") # 因为 MNIST 是 0-9 的数字,所以设置 n_clusters=10 kmeans.fit(X) # 3. 获取聚类标签 cluster_labels = kmeans.labels_ # 4. 将聚类标签映射到真实的数字标签 def map_cluster_to_labels(y_true, y_...
n_init: 获取初始簇中心的更迭次数,为了弥补初始质心的影响,算法默认会初始10次质心,实现算法,然后返回最好的结果。 max_iter: 最大迭代次数 tol: 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances:是否需要提前计算距离,这个参数会在空间和时间之间做权衡,如果是True 会把整个距离矩阵都放到内存中,auto 会...
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。 max_iter int, default=300 单次运行的KMeans算法的最大迭代次数。 tol float, default=1e-4 两次迭代间Inertia下降的量,如果两次迭代之间Inertia下降的值小于tol所设定的值,迭代就会停下。 precompute_distances {‘auto’, True, False}, ...
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10,一般不需要改。如果你的k值较大,则可以适当增大这个值。 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...
sklearn中可以通过设置参数init='kmeans++'来采取k-means++初始化方案, 即初始化的质心相互之间距离很远,这种方式相比于随机初始质心,能够取得更好的效果。 另外,sklearn中可以通过参数n_job,使得K-means采用并行计算的方式。 ##sklearn 中K-means的主要参数: ...