在sklearn中有两种表现形式,一种是类(和我们目前为止学过的分类算法以及数据预处理方法们都一样),需要实例化,训练并使用接口和属性来调用结果。另一种是函数(function),只需要输入特征矩阵和超参数,即可返回聚类的结果和各种指标。 1 KMeans是如何工作的 KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇...
算法的收敛性受max_iter和tol参数的影响。在实际应用中,需要根据数据规模和计算资源调整这些参数,以确保算法能够收敛到最优解。 在处理高维数据时,KMeans算法可能受到“维度灾难”的影响。此时,可以考虑使用降维方法(如PCA)对数据进行预处理。 总之,sklearn库中的KMeans算法为数据分析和机器学习实践提供了强大的支持。
init:可输入**“k-means++”,“random"或者一个n维数组**。这是初始化质心的方法,默认"k-means++"。 输入"kmeans++”:一种为K均值聚类选择初始聚类中心的聪明的办法(使得初始质心通常彼此远离),以加速收敛。 "random"下,如果不指定随机数种子,则sklearn中的K-means并不会只选择一个随机模式扔出结果,而会在...
在凸函数中,没有局部极小值这样的小“洼地”,因此是最理想的损失函数。如果能将优化目标转化为凸函数,就可以解决局部最优问题。 二、Sklearn库中的Kmeans类 kmeans类中参数和方法如下 class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_...
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...
sklearn中的KMeans算法 sklearn中的KMeans算法 1、聚类算法⼜叫做“⽆监督分类”，其⽬的是将数据划分成有意义或有⽤的组(或簇)。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的⾃然结构和分布。 2、KMeans算法将⼀组N个样本的特征矩阵X划分为K个⽆交集的...
from sklearn.cluster import KMeansclass CustomKMeans(KMeans): def _compute_distances(self, X, Y=None, distances=None): #自定义距离的计算方法# TODO:实现自定义距离的计算逻辑pass#使用自定义的KMeans类进行聚类kmeans = CustomKMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(data) 在上面的示例代码中,我们继承了sk...
fromsklearn.clusterimportKMeanskmeans=KMeans(n_clusters=4)kmeans.fit(X)y_kmeans=kmeans.predict(X) 绘制聚类结果, 画出聚类中心 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y_kmeans,s=50,cmap='viridis')centers=kmeans.cluster_centers_plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],c='black',s=80,ma...
聚类算法在sklearn中的表现形式分为类和函数两种，类需要实例化、训练并调用结果，而函数则只需输入特征矩阵和超参数返回聚类结果和指标。KMeans算法将样本划分为K个簇，簇内的样本相似性高，簇间差异大，簇的质心是簇内样本的均值。K是一个超参数，需人为设定。算法过程包括随机选取K个样本作为初始质心...
centroids_indices = kmeans.labels_ centroids_indices是一个一维数组,其中的每个元素表示对应样本所属的簇的索引。 打印质心行索引: 代码语言:txt 复制 print(centroids_indices) 这样,你就可以获得使用sklearn从k-means聚类中获取的质心行索引。 关于k-means聚类的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和...