# 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 # K 值,然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值; # max_iter: 最大迭代次数,如果聚类很难收敛的话,设置最大迭代次数可以让我们及时得 # 到反馈结果,否则程序运行时间会非常长; # n_init:初始化中心点的运算次数...
init:{'k-means++','random'},callable或形状为(n_clusters,n_features)的数组样式,默认值为'k-means ++' 初始化方法: 'k-means ++':使用基于点对整体惯性贡献的经验概率分布对初始簇质心进行采样选择。该技术加速了收敛。实现的算法是“贪婪的k-means ++”。它与普通的k-means ++ 不同之处在于,在每个采...
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 mbk=MiniBatchKMeans(init='k-means++',n_clusters=3,batch_size=batch_size, n_init=10,max_no_improvement=10,v...
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 : ...
n_jobs=1, algorithm='auto' ) 参数说明: (1)n_clusters:簇的个数,也就是k值 (2)init: 初始簇中心的方式,可以为k-means++,也可以为random (3)n_init: k-means算法在不同随机质心情况下迭代的次数,最后的结果会输出最好的结果 (4)max_iter: k-means算法最大的迭代次数 ...
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-...
# 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....
kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 规范化到 [0,1] 空间 min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler train_x=min_max_scaler.fit_transform(train_x) # kmeans 算法 kmeans.fit(train_x) predict_y = kmeans.predict(train_x) # 合并聚类结果,插入到原数据中 ...
(3)由于质心的选择过程中的内在有序性(第k个质心的选择依赖前k-1个质心的值),在扩展方面存在着性能问题。 四、K-means||算法 解决K-means++算法缺点而产生的一种算法,主要思路是改变每次遍历时候的取样规则,并非按照K-means++算法每次遍历只获取一个样本,而是每次获取k个样本,重复该取样操作logm次,然后再将这...
class 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=1, algorithm='auto') 1. 其中,n_clusters是KMeans中的k,表示模型需要分几个类别。