1)n_clusters: 即我们的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...
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个质心,实现算法,然后返回最好的结果。 max_iter:最大迭代次数(因为kmeans算法的实现需要迭代) 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...
(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。 precompute_distances:三个可选值,‘auto’,True 或者 False。 预计算距离,计算速度更快但占用更多内存。 (1)‘auto’:如果 样本数乘以聚类数大于 12million 的话则不预计算距离。This corresponds to about 100MB overhead...
random_state=0,n_init="auto").fit(X)>>>kmeans.labels_array([1,1,1,0,0,0],dtype=int32...
4.init 初始质点选取方式{'k-means++','random'/an ndarray|,defaults to'k-means++'5.algorithm"auto","full"or"elkan",default="auto"6.precompute_distances:{'auto':True,False},预先计算距离,默认值是auto7.tol:聚类结果收敛的误差,当质心欧氏距离变化小于该值时,停止运算,为了控制MiniBatchKMeans尽早...
precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, 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...
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') 这些参数解释一下: 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...
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}, ...
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=None, algorithm='auto') 参数说明: -n_clusters=8:K的值,我们想要将数据聚类成几类-init='k-means++':...
n_jobs:int, 指定计算所用的进程数。内部原理是同时进行n_init指定次数的计算。 'None':除非在:obj:joblib.parallel_backend上下文中,否则表示1。 '-1': means using all processors. algorithm :"auto", "full" or "elkan", 默认="auto" 'full': 经典的EM风格算法 ...