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_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 (5)tol: 关于收敛的相对公差...
(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...
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尽早停...
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...
n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. n_clusters: 簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 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。
n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 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。
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_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 ...
1. K-means聚类概念介绍 2. 聚类思想 3. 分析步骤 1) 数据准备 2) 确定K值并聚类 3) 初步认识类...