KMeans类的主要参数包括: 1. n_clusters:指定要将数据分成的簇的数量。这是必需的参数,没有默认值。通常需要根据数据的特点来选择一个合适的值,可以使用肘部法则(elbow method)来帮助确定最佳的簇数量。 2. init:指定初始化簇质心的方法。可以选择"k-means++"、"random"或一个数组。默认值是"k-means++",该...
kmeans函数python参数 在Python中,kmeans函数主要由scikit-learn库提供。其函数原型如下: 下面是对每个参数的详细说明: 1. n_clusters:指定要生成的簇的数量,默认为8、通常,这需要根据数据的特点和需求进行调整,以找到最佳的簇数。 2. init:指定初始化簇中心的方法,默认为'k-means++'。这是一种智能初始化方法...
KMeans是一种常用的聚类算法,旨在将数据集分成K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。该算法通过迭代的方式更新簇的中心点,直到达到某个终止条件(如中心点不再变化或达到最大迭代次数)。 2. KMeans函数中的主要参数(以scikit-learn库为例) 在Python的scikit-learn库中,KMean...
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 会把整个距离矩阵都放到内存中,auto 会默认在数据样本大于featurs*samples 的数量大于12e6 的时候False,False 时核心实现的方...
# k-means 算法python实现 import numpy as np def distEclud(vecA, vecB): #定义一个欧式距离的函数 return np.sqrt(np.sum(np.power(vecA - vecB, 2))) print('---test_distEclud---') vecA, vecB = np.array([1,1]), np.array([2,1]) distance...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
参考博客:python之sklearn学习笔记来看看主函数KMeans: 代码语言:javascript 复制 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=1,algorithm='auto') ...
Python数据分析之K_Means 1#-*- coding: utf-8 -*-23importpandas as pd4#参数初始化5inputfile ='../data/consumption_data.xls'#销量及其他属性数据6outputfile ='../tmp/data_type.xls'#保存结果的文件名7k = 3#聚类的类别8iteration = 500#聚类最大循环次数9data = pd.read_excel(inputfile, ...
上述算法的运行逻辑如下:在第一步建立的Kmeans()函数接受4个输入参数。只有数据集及簇的数目是必选的,而用来计算距离(我们这里用的是欧式距离)和创建初始质心的函数都是可选的(这里用的是randCent函数)。Kmeans()函数一开始确定数据集中数据点的总数,然后创建一个矩阵来存储每个点的簇分配结果。这个矩阵clusterAss...