sklearn.Kmeans
时间: 2024-03-19 19:21:46 浏览: 26
sklearn中的KMeans是一种基于距离的聚类算法,用于将数据集划分为k个不同的类。该算法将数据点分配给k个类之一,使得同一类中的数据点彼此相似度最高,不同类中的数据点差异性最大。
KMeans算法的基本过程如下:
1. 随机选择k个数据点作为初始质心。
2. 计算每个数据点到k个质心的距离,并将数据点归到距离最近的质心所在的类别中。
3. 根据归类结果,重新计算每个类别的质心。
4. 重复步骤2和3,直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
sklearn中的KMeans使用方法如下:
1. 导入KMeans模块:`from sklearn.cluster import KMeans`
2. 初始化KMeans模型:`kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)`
参数说明:
- n_clusters:指定聚类的个数。
- init:指定初始质心的选择方式,有k-means++和random两种方式。
- max_iter:指定最大迭代次数。
- n_init:指定多次随机初始化的次数。
- random_state:指定随机种子,保证结果的可重复性。
3. 训练模型:`kmeans.fit(X)`,其中X为训练数据集。
4. 获取聚类结果:`kmeans.labels_`,表示每个数据点所属的类别。
5. 获取聚类的质心:`kmeans.cluster_centers_`。
需要注意的是,KMeans算法对初始质心的选择比较敏感,不同的初始质心可能会导致不同的聚类结果。因此,在sklearn中可以使用k-means++算法来选择初始质心,这种方式可以更好地避免质心落在较远的位置,提高聚类效果。
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