class 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’) 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...
kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(X) # 获取聚类标签 y_kmeans = kmeans.predict(X) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=30, cmap='viridis') # 绘制聚类中心 centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c=...
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。 n_init:整形,缺省值=10 用...
X,Y = make_blobs(n_samples=300,centers=centers,cluster_std=0.7,random_state=28) #构建kmeans算法 k_means = KMeans(init="k-means++",n_clusters=clusters,random_state=28) t0 = time.time() k_means.fit(X)#模型训练 km_batch = time.time()-t0#使用kmeans训练数据消耗的时间 print("K-Mea...
from sklearn.cluster import KMeans 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') ''' 参数: 1.n_clusters:整形,缺省值=8 生成的聚类数...
array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])#此处要进行np的import import numpy as npkmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0)#新建KMeans对象,并传入参数kmeans.fit(X)#进行训练print(kmeans.labels_)print(kmeans.predict([[0,0],[4,4]]))# 预测print(kmeans.cluster_...
from sklearn.cluster import KMeans 5,引入matplotlib库 matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。 matplotlib算是python绘图的元老级库,类似编程语言里的C语言。很多其它的python绘图库是基于matplotlib开发的,比如seaborn、ggplot、plotnine、holoviews、basema...
MiniBatchKMeans与KMeans不同的主要参数是: batch_size:int,default=100抽样集的大小。默认值100。 Mini Batch K-Means 的用法实例如下: fromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeans# 导入 .MiniBatchKMeans 类 importnumpyasnp X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,0],[4,4], ...
2.Kmeans算法 fromsklearn.clusterimportKMeans k=KMeans()''' __init__函数 def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=1e-4, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto'): n_cluster...