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(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: 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 = 170 #随机种子 # Different variance X_varied, y_varied = make_blobs( n_samples=n_samples, cluster_std=[1.0, 2.5, 0.5],random_state=random_state )#生成不一致方差的数据 y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X_varied)#开始聚类 print(X_var...
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 ...
random_state:整形或 numpy.RandomState 类型,可选 用于初始化质心的生成器(generator)。如果值为一个整数,则确定一个seed。此参数默认值为numpy的随机数生成器。 copy_x:布尔型,默认值=True 当我们precomputing distances时,将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True,则原始数据不会被改变。如果是...
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。
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...
>>> KMeans(copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=2, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)[0 0 0 1 1 1]>>> clf.labels_表示输出K-means聚类后的类标。由于聚类类簇设置为2,故类标为0或1,其中X[1,1]、...
3. 分析步骤 1) 数据准备 2) 确定K值并聚类 3) 初步认识类 4) 分析类的特征 4. K-means聚类...