python使用kmeans聚类时可以调整哪些参数

Python中的K-Means聚类算法有几个关键参数可以调整以优化聚类效果：

1. `n_clusters` (int): 聚类的数量。这是最直接的参数，决定了最终的簇数。

   from sklearn.cluster import KMeans
   kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=9)

2. `init` (str or array-like): 初始质心的选择方式。可以选择随机(`k-means++`)、指定的点或者是预计算的聚类中心。例如:

   init='k-means++'

3. `max_iter` (int): 最大迭代次数。设置算法停止搜索新的质心的最大轮数。

   kmeans = KMeans(max_iter=100)

4. `tol` (float): 指定收敛标准差。当质心变化小于这个阈值时，认为算法达到收敛。

   kmeans = KMeans(tol=1e-4)

5. `random_state` (int): 设置随机种子以保证每次运行的结果可重复性。

   random_state=9

6. `precompute_distances` (bool): 如果为True，会预先计算样本到每个质心的距离，这可能加快某些算法的速度但增加内存需求。

   precompute_distances=True

7. `copy_x` (bool): 是否深拷贝输入的数据。默认为False，如果数据是稀疏矩阵，则强烈建议设为True。

   copy_x=False

在使用这些参数时，通常需要尝试不同的组合来找到最优的聚类配置，尤其是在`n_clusters`的选择上，它对结果有显著影响。可视化聚类结果与理论分析结合，可以帮助判断调整的效果。[^2]