def fit(self, X, y=None, sample_weight=None): # 对输入观测数据集的格式进行检查 X = self._validate_data( X, accept_sparse="csr", dtype=[np.float64, np.float32], order="C", copy=self.copy_x, accept_large_sparse=False, ) # KMeans对象的参数进行检查 self._check_params(X) random...
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_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm=’auto’)fit(X[, y, sample_weight]) # 分簇训练fit_pred...
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...
max_iter,执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 n_init,用不同的质心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。 init:有三个可选值:’k-means++’,‘random’,或者传递一个ndarray向量。 此参数指定初始化方法,默认值为 ‘k-means++’。 (1)‘k-means++’ 用一种特殊的方法选...
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,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点...
n_clusters是KMeans中的k,表示着我们告诉模型我们要分几类。这是KMeans当中唯一一个必填的参数,默认为8类,但通常我们的聚类结果会是一个小于8的结果。通常,在开始聚类之前,我们并不知道n_clusters究竟是多少,因此我们要对它进行探索。 1.1 先进行一次聚类看看吧 ...
>>> kmeans.labels_ array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) >>> kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]]) array([1, 0], dtype=int32) >>> kmeans.cluster_centers_ array([[10., 2.], [ 1., 2.]]) 1. 2. 3.
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...
sample weight可以简单理解为duplicate，即把少数类的样本拿出来复制来增加它的数量，但是实际不会这样操作...
一、K-means聚类算法简介 1. 聚类算法 聚类算法又称为无监督分类,其目的是根据数据的属性将数据划分为若干个类组(簇),通常用于但所数据的结果和分布等信息。比如,根据某些用户的消费信息,将用户划分为不同类型的消费群体。聚类算法的应用场景通常分如下内容: ...