kmeans意外参数n_jobs = -1
时间: 2024-02-19 20:00:21 浏览: 19
参数n_jobs=-1意味着在执行KMeans聚类算法时,使用所有可用的CPU核心来加速计算。具体来说,参数n_jobs=-1表示使用所有可用的CPU核心,而参数n_jobs=1表示只使用一个CPU核心。如果你的计算机有多个CPU核心,那么设置n_jobs=-1可以显著加快KMeans聚类算法的计算速度。不过需要注意的是,使用多个CPU核心可能会导致内存使用增加,因此需要根据具体情况进行调整。
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kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=-1) # n_jobs是并行数,一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
非常抱歉,我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k)
# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=-1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)
```
这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化,`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量,`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数,并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。
kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=None) # n_jobs是并行数,一般等于CPU数较好 TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
非常抱歉,我又犯了同样的错误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库,将`KMeans`类的`n_jobs`参数设置为-1,以使用所有可用的CPU核心:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=-1)
```
这个参数可以控制`fit`方法中的并行计算任务数量,但并不保证一定会使用所有CPU核心。`joblib`库可以根据可用的CPU核心数量自动调整计算任务的数量,以提高计算效率。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。