2.导入必要的库首先，我们需要导入scikit-learn中的KMeans算法，以及用于数据处理的NumPy库和用于可视化的seaborn或plotly库。1python复制代码2 import numpy as np3 from sklearn.cluster import KMeans4 import seaborn as sns5 import plotly.express as px 三、KMeans算法实战 1.生成示例数据为了演示...
在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的。 用KMeans类的话,一般要注意的仅仅就是k值的选择,即参数n_clusters;如果是用MiniBatchKMeans的话,也...
当数据集规模较大时,KMeans算法的计算效率和内存占用会显著增加。此时,可以考虑使用MiniBatchKMeans算法,它通过每次只处理数据集的一个子集来加速计算。 2. 初始质心选择的影响 初始质心的选择对KMeans算法的最终结果有一定影响。为了降低这种影响,可以使用’k-means++’初始化方法,它选择彼此尽可能远的初始质心。 3...
scikit-learn 提供了MiniBatchKMeans算法,大致思想就是对数据进行抽样,每次不使用所有的数据来计算,这就会导致准确率的损失。 MiniBatchKmeans 继承自Kmeans 因为MiniBathcKmeans 本质上还利用了Kmeans 的思想.从构造方法和文档大致能看到这些参数的含义,了解了这些参数会对使用的时候有很大的帮助。batch_size 是每次...
scikit-learn是一个用于机器学习的Python库,而k-means是一种聚类算法。在使用scikit-learn的k-means算法进行文本聚类时,可以选择使用Jaccard距离作为衡量文本相似性的度量标准。 Jaccard距离是一种用于度量集合相似性的指标,它衡量的是两个集合的交集与并集的比值。在文本聚类中,Jaccard距离可以用于比较两个文本的...
《scikit-learn》KMeans 至于聚类的地含义,以及我们熟悉的KMeans算法,基于层次的,基于密度的,我们之前都是学习过的,就不多说了,这里说一些在scikit-learn中是如何使用的,且说一些其他方面的。 一:代码直接开整 第一步,我们先自己造一些二维数据,并且用图画出来。
在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的。 用KMeans类的话,一般要注意的仅仅就是k值的选择,即参数n_clusters;如果是用MiniBatchKMeans的话,也...
1 使用sklearn实现K-Means 1.1 重要参数:n_clusters n_clusters 是 KMeans 中的 k,表示着我们告诉模型我们要分几类。这是 KMeans 当中唯一一个必填的参数,默认为 8 类,但通常我们的聚类结果会是一个小于 8 的结果。通常,在开始聚类之前,我们并不知道n_clusters 究竟是多少,因此我们要对它进行探索。
在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的。 用KMeans类的话,一般要注意的仅仅就是k值的选择,即参数n_clusters;如果是用MiniBatchKMeans的话,也...