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...
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。 总之,sklea...
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...
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...
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...
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 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 ...
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。
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...
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') ...