python 用sklearn实现k均值聚类算法random_state sklearn支持的聚类算法,使用到的数据集文件:一、无监督学习-聚类聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别,使类别内的数据比较相似,类别之间的数据相似度比较小,属于无
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...
2、主函数KMeans 参考博客:python之sklearn学习笔记 来看看主函数KMeans: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
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...
K-means的损失函数为数据点与数据点所在的聚类中心之间的距离的平方和,也就是: 其中μ为数据点所在的类别的聚类中心,我们期望最小化损失,从而找到最佳的聚类中心和数据所属的类别。 2.1 陷入局部最小值问题及改进 然而,上面说到,在K-means算法的第一步是随机选取k个位置作为聚类中心,这可能就会导致,不同的初始...
1.可以向KMeans传入的参数: sklearn官网所提供的参数说明有9个,我们使用时,如无特别需要,一般只有第一个参数(n_cluster)需要设置,其他参数直接采用默认值即可。 一种示例: classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,verbose=0,random_state=None,copy...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
max_iter:int,默认值为300 单次运行的k-means算法的最大迭代次数。 tol:float,默认值为0.0001 关于两个连续迭代之间簇质心差异的Frobenius范数的相对容忍度,以宣布收敛。 verbose:int,默认值为0 冗余模式。 random_state:int,RandomState实例或None,默认值为None 确定质心初始化的随机数生成。使用整数可以使随机性确...
K-means 实例展示 python中km的一些参数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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') ...