一个random_state对应一个质心随机初始化的随机数种子。如果不指定随机数种子，则sklearn中的K-Means并不会只选择一个随机模式扔出结果，而会在每个随机数种子下运行多次，并使用结果最好的一个随机数种子来作为初始质心。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_...
random_state: 随机生成簇中心的状态条件。 copy_x: 对是否修改数据的一个标记,如果True,即复制了就不会修改数据。bool 在scikit-learn 很多接口中都会有这个参数的,就是是否对输入数据继续copy 操作,以便不修改用户的输入数据。这个要理解Python 的内存机制才会比较清楚。 n_jobs: 并行设置 algorithm: kmeans的实...
random_state(初始化质心) 用于初始化质心的生成器。 KMeans的首次探索 当我们拿到一个数据集,如果可能的话,我们希望能够通过绘图先观察一下这个数据集的数据分布,以此来为我们聚类时输入的n_clusters做一个参考。 首先,我们来自己创建一个数据集使用make_blobs。这样的数据集是我们自己创建,所以是有标签的。 创建...
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结果 (4)max_iter: k-means算法最大的迭...
,random_state ) labels_ # 聚类结果标签 cluster_centers_ # 质心坐标 inertia_#总距平方和,受n_clusters影响 需要通过训练好的模型进行调用 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 注意如果量纲不统一,要进行标准化处理消除大量纲对结果的较大偏差。
random_state:用于初始化质心的生成器,如果赋予一个整数则确定一个随机种子; 4.1 如何判断聚类的个数 在真正的聚类中数据维度往往较大,无法将这些数据可视化出来人工判断簇的数量。而kmeans在聚类前需要指定聚类的个数,如何指定聚类个数是聚类效果的关键。常用的方法有两种:1.轮廓系数法;2.手肘法; ...
random_state : 控制每次质心随机初始化的随机数种子。 n_init : 整数,默认10,使用不同的质心随机初始化的种子来运行KMeans算法的次数。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。 迭代停止 max_iter : 整数,默认300,单次运行的KMeans算法的最大迭代次数。 tol : 浮点数,默认1e-4,两次...
random_state: 随机生成簇中心的状态条件。 copy_x: 对是否修改数据的一个标记,如果True,即复制了就不会修改数据。bool 在scikit-learn 很多接口中都会有这个参数的,就是是否对输入数据继续copy 操作,以便不修改用户的输入数据。这个要理解Python 的内存机制才会比较清楚。
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8 , init='k-means++' , n_init=10 , max_iter=300 , tol=0.0001 , precompute_distances=True , verbose=0 , random_state=None , copy_x=True , n_jobs=1) 其中,参数解释如下: n_clusters:表示K值,聚类类簇数 max_iter:表示最大迭代次数,可省略 n_init:表...
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...