sklearn库中Kmeans函数中init参数如何使用？？？可否对已有的聚类中心进行替换？？
2条回答 默认 最新
- 2022-12-16 20:36showswoller的博客 【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解（图文解释）
- 2020-12-05 20:40weixin_39637661的博客 一、什么是聚类聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，但是究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的...二、聚类算法：from sklearn.cluster import KMeansdef__init__(self,...
- 2022-11-27 12:09小白不白`的博客 kmeans++表示该初始化策略选择的初始均值向量之间都距离比较远，它的效果较好；或者提供一个数组，数组的形状为（n_cluster,n_features），该数组作为初始均值向量。表示是否提前计算好样本之间的距离，auto表示如果...
- 2021-10-21 04:26小猫一号进的博客 from sklearn.cluster import KMeans,k_means cluster.KMeans([n_clusters,init,n_init,...])K均值聚类
- 2020-12-24 08:55小作精的妈咪的博客 sklearn的dbscan等其他算法都会有一个metric参数来指定距离度量。为什么kmeans没有这样的参数。看了好久源码也没弄懂它默认的是哪种度量。sklearn的源码如下：class KMeans(BaseEstimator, ClusterMixin, ...
- 2022-03-15 20:15sshi9的博客 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”...
- 2022-12-17 07:15微小冷的博客 在`KMeans`最重要的概念是簇，也就是被分割后的数据种类；而每个簇都有一个非常重要的点，就是质心。
- 2020-11-25 15:05情感大师何以琛的博客 sklearn.KMeans使用实例 实例1 Iris,鸢尾花数据集(UC Irvine Machine Learning Repository) Iris可以从sklearn包内部导入，常常用作分类的训练数据集。这里为了方便展示聚类效果(二维在平面图中效果明显)，选取...
- 2021-06-23 11:44一洛玉壶冰的博客 from sklearn.cluster import KMeans filePath = 'F:/kdata.csv' data_csv = pd.read_csv(filePath) x = np.array(data_csv)[:,1:] t = list(data_csv.iloc[0:0])[1:] #获取列标题 np.set_printop
- 2024-04-09 12:52木盏的博客 Kmeans毫无疑问，好用又“便宜”的算法，经常在很多轻量化场景中实现。所谓的“聚类”（Clustering），就是通过欧氏距离找哪些点构成一个簇。我们怎么决定哪些点属于哪一簇，以及每簇的中心分别是什么？
- 没有解决我的问题, 去提问
