#coding=gbk# 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。# from sklearn.cluster import KMeans# km = KMeans(n_clusters, init, n_init, max_iter, tol, precompute_distances, verbo...
代表着重复进行n_init次聚类之后返回最好的结果。默认为10。这也是用sklearn包进行kmeans聚类速度较慢的...
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...
(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)fig.set_size_inches(18,7)ax1.set_xlim([-0.1,1])ax1.set_ylim([0,X.shape[0]+(n_clusters+1)*10])clusterer=KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=10).fit(X)cluster_labels=
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
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 ...
KMeans算法的初始化方法对其运行时间和最终结果的质量有很大影响。默认的初始化方法是’k-means++’,它通常比随机初始化更好,但可能不是最快的。如果你更关心速度而不是结果的质量,可以尝试使用’random’初始化方法。 # 使用随机初始化 kmeans_random = KMeans(n_clusters=5, init='random') kmeans_random....
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt #参数: # n_samples=100 样本数量 # n_features=2 特征数量 # centers=3 中心点 #返回值: # X_train: 测试集 # y_train: 特征值 ...
from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt df_features = pd.read_csv(r'C:\预处理后数据.csv',encoding='gbk') # 读入数据 '利用SSE选择k' SSE = [] # 存放每次结果的误差平方和for k in range(1,9): estimator = KMeans(n_clusters=k) # 构造聚类器estimator.fit(df...
1)init参数 KMeans类通过init参数提供了三种设置初始簇中心的方法,分别为k-means++、random和用户指定。KMeans类通过init参数提供了三种设置初始簇中心的方法,分别为k-means++、random和用户指定。 random是由算法随机产生簇中心。 用户指定是通过一个ndarray数组将用户设置好的初始簇中心传入算法。