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') 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中心...
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...
在scikit-learn中,KMeans算法的主要参数包括: n_clusters:簇的数量K,这是唯一必填的参数。 init:质心的初始化方法,默认为’k-means++’,可以加速收敛。 max_iter:最大迭代次数,默认为300。 tol:收敛阈值,当质心变化小于该值时停止迭代。 2. 聚类效果评估 对于没有真实标签的数据,评估聚类效果常用两种指标:轮廓...
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。 当我们拿到一个数据集,如果可能的...
importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeans 构造cluster.KMeans函数传入参数 1.n_clusters:聚类数量,类型int,default=82.max_iter:最大迭代次数,类型int,default:3003.n_init:选取不通过的种子尝试次数,和max_iter参数的区别,n_init是控制跑10轮,每一轮都初始随机选取n个中心点,max_iter是控制每一轮迭代次...
这里解释一下KMeans模型这几个参数: model.clustercenters:簇中心。三个簇意味着有三个坐标。 model.labels_:聚类后的标签。 model.inertia_:所有点到对应的簇中心的距离平方和(越小越好) 小结 虽然上面以有监督学习的Linear Regression和无监督学习的KMeans举例,但实际上你可以将它们替换成其他别的模型,比如监督学...
参数: n_clusters: 整形,默认=8 【生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数 init: 有三个可选值:'k-means++', 'random',或者传递一个ndarray向量。 此参数指定初始化方法,默认值为 'k-means++'。 (1)'k-means++' 用一种特殊的方法选定初始质心从而能加速迭代过程的收敛 ...
1.1 类参数 lass 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=None, algorithm=’auto’) ...
y_pred=KMeans(n_clusters=3,random_state=9).fit_predict(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y_pred)plt.show() K-Means对于非凸数据集的聚类表现不好,从上面代码输出的聚类效果图可以明显看出,输出图如下: 那么如果使用DBSCAN效果如何呢?我们先不调参,直接用默认参数,看看聚类效果,代码如下: ...