CLR变换sklearn

在sklearn中，CLR变换是指使用聚类算法进行数据转换的过程。聚类算法中的一种常用方法是K-means算法。K-means算法是一种迭代的、基于距离的聚类算法，其主要步骤包括：

1. 随机选取K个数据点作为初始的聚类中心点。
2. 根据数据点与聚类中心点的距离大小将数据点分配给相应的聚类。
3. 更新聚类中心点的位置，以新的聚类中心点作为新的聚类中心。
4. 根据新的聚类中心点重新分配数据点的归属类别。
5. 重复步骤3和步骤4，直到聚类中心点变得很小或者达到最大迭代次数。

在sklearn中，使用K-means进行CLR变换时，可以通过sklearn.cluster.KMeans函数来实现。该函数的一些重要参数包括：

- n_clusters：聚类个数，也就是K值，默认为8。
- init：初始化类中心点选择方法，可以是'k-means++'（一种优化选择方法，比较容易收敛）、'random'（随机选择）或者一个ndarray数组（手动指定中心点）。
- max_iter：最大迭代数。
- precompute_distances：预计算距离，计算速度更快但占用更多内存。
- copy_x：True表示原始数据不变，False表示直接在原始数据上做更改。

总结来说，CLR变换使用K-means算法对数据进行聚类并生成新的特征表示。这个过程中，数据会被分配到不同的聚类中心点，并根据聚类中心点的位置进行重新分配，直到满足停止条件。最终，通过这个过程得到的新特征可以用于后续的数据分析和建模任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>