sklearn.cluster.KMeans 类型 class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means++', n_init='warn', max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, algorithm='lloyd')[source] K-Means聚类。 在用户指南中了解更多信息。 参数 n_clusters:int,默认值为8 要...
0],[5,2]])fromsklearn.clusterimportKMeanskmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0).fit(X)...
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...
importnumpyasnp from sklearn.clusterimportKMeans data = np.random.rand(100, 3) #生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为3的聚类器 estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data)#聚类 label_pred = estimator.labels_ #获取聚类标签 centroids = e...
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
class KMeans(sklearn.base.TransformerMixin, sklearn.base.ClusterMixin, sklearn.base.BaseEstimator) | KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='deprecated', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs='deprecated', algor...
kmeans_fast = KMeans(n_clusters=5, max_iter=10) kmeans_fast.fit(X) 通过采用上述技巧,你应该能够显著加速Python sklearn中的KMeans算法。然而,请注意,加速通常会以牺牲一些结果质量为代价。因此,在调整参数以加速算法时,务必对你的应用场景进行仔细考虑和测试。相关...
六、k-means算法python实现 6.1 sklearn聚类 make_blobs函数是为聚类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签 make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None)n_samples:表示数据样本点个数,默认...
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 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') ...
本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时,比较常用的输出工具,输出各个簇中包含的样本数据,以下是其具体的实现方式: 代码语言:javascript 复制 kmeans_model=KMeans(init="k-means++",n_clusters=t)kmeans_model.fit(tf_matrix)# 训练是t簇,指定数据源 ...