可以通过设置init参数为’k-means++’来优化初始质心的选择。 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。
Kmeans不求解什么参数,它的模型本质也没有在拟合数据,而是在对数据进行一种探索,故Kmeans不存在损失函数,Inertia更像是Kmeans的评估指标,而不是损失函数。 除了模型本身的效果之外,我们还使用另一种角度来度量算法:算法复杂度。算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量,常...
聚类算法在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...
KMeans算法是一个迭代算法,它需要多次更新簇心以收敛。通过减少迭代次数,你可以加速算法,但可能会牺牲一些结果的质量。你可以通过设置max_iter参数来控制迭代次数。 # 减少迭代次数 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...
K-means算法实现:文章介绍了k-means算法的基本原理和scikit中封装的kmeans库的基本参数的含义 K-means源码解读: 这篇文章解读了scikit中kmeans的部分源码 本例的notebook笔记文件:git仓库 首先导入必须的库: frommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportnumpyasnpimportseabornassns;sns....
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇,指定数据源 # 输出各个簇中包含的...
这里还有一个原因,上面介绍了k-means++,sklearn.cluster.KMeans这个类对于初始聚类中心的选择刚好默认选择的就是k-means ++。 参数: n_clusters:整形,缺省值=8 【生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数。】 max_iter:整形,缺省值=300 执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。
在sklearn中应用K-means算法进行聚类分析是数据科学和机器学习领域中常用的手段。本文将深入探讨K-means算法的原理、在sklearn库中的实现，以及如何解决非线性边界问题、评估聚类结果的准确度。1. 传统K-means聚类 首先，构建数据集并应用sklearn的KMeans模型。通过绘制聚类结果和聚类中心，可以直观地观察...
1、根据算法流程,手动实现Kmeans算法; 2、调用sklearn中聚类算法,对给定数据集进行聚类分析; 3、对比上述2中Kmeans算法的聚类效果。 读取文件 defloadFile(path): dataList = []#打开文件:以二进制读模式、utf-8格式的编码方式 打开fr =open(path,"r",encoding='UTF-8') ...
对于这个损失函数,一般有梯度下降法和最小二乘法两种极小化损失函数的优化方法,sklearn中提供的LinearRegression用的是最小二乘法,因为最小二乘法在概率论,统计学等课中学过,所以在这里详细讲解梯度下降法。梯度下降算法梯度下降法是一种在学习算法及统计学常用的最优化算法,其思路是对theta取一随机初始值,可以是...