多次随机选择中心点训练k-means,选择效果最好的聚类结果 (2)k值的选取 k-means的误差函数有一个很大缺陷,就是随着簇的个数增加,误差函数趋近于0,最极端的情况是每个记录各为一个单独的簇,此时数据记录的误差为0,但是这样聚类结果并不是我们想要的,可以引入结构风险对模型的复杂度进行惩罚: λλ是平衡训练误差与...
# init,聚类中心初始化方法,默认k-means++ # max_iter,最大迭代次数,默认300,如果后期无法收敛可以尝试增加迭代次数 # random_state=1,随机种子,默认是None # 拟合 km.fit( 训练集特征 ) # 查看聚类中心 print('聚类中心:', km.cluster_centers_) # 查看预测结果 # 可以直接传入训练集,也可以传入自定义二...
本文将详细介绍Python中k-means函数的用法,步骤包括:导入库、数据准备、使用k-means聚类、结果分析等。 一、导入库: 首先,我们需要导入所需的库。在Python中,我们可以使用sklearn.cluster库中的KMeans函数来实现k-means算法。此外,还需要导入numpy、matplotlib等库来处理数据和可视化结果。下面是导入库的示例代码: ...
K-Means算法是一种常用的聚类算法,也称为K-均值聚类或快速聚类法。K-Means算法将数据划分为预设的K类,以样本点到聚类中心之间的距离作为研究的评价指标,以最小平方误差作为准则函数,迭代至距离平方和趋于稳定且小于某个特定数值或达到指定迭代次数,此时聚类完成。 原理 K-Means算法通过确定每个样本与其聚类中心点的距...