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...
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。
n_clusters = 5 # 配送站的数量 n_iterations = 5 # 迭代次数 # 初始化图表 fig, ax = plt.subplots(n_iterations, figsize=(6, 10)) # 运行K均值聚类算法并逐步展示结果 for i in range(n_iterations): # 创建K均值聚类模型 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, max_iter=i + 1, n_init...
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...
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 ...
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定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不同的空间,它将数据点分配给簇,以便簇的质心和数据点之...
n_clusters:用于指定聚类的簇数 init:用于指定初始的簇中心的设置方法,如果为’k-means++’,则表示设置的初始簇中心相距较远;如果为’random’则表示从数据集中随机挑选k个样本作为初始簇中心;如果为数组,则表示用户指定具体的初始簇中心 n_init:用于指定Kmeans算法的运行次数,每次运行时都会选择不同的初始簇中心,...
kmeans = KMeans(n_clusters=2, n_init=10) # 或者选择其他合适的值 result = kmeans.fit_predict(X) K不确定 如果K值未知,可采用肘部法选择K值:假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K ...
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。
mbk=MiniBatchKMeans(init='k-means++',n_clusters=3,batch_size=batch_size, n_init=10,max_no_improvement=10,verbose=0) t0=time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch=time.time()-t0 # 打印k-means++运行时间和性能度量 print("k-means++_runtime= ",t_batch...