KMeans 聚类模型参数

KMeans 聚类模型主要有以下参数：

- n_clusters：聚类的数量。
- init：初始化质心的方法，可选值为 "k-means++"、"random" 或自定义初始化质心的方法。
- n_init：不同质心初始化方法的运行次数，最终结果为 SSE（误差平方和）最小的一次运行的结果。
- max_iter：最大迭代次数。
- tol：收敛阈值。
- precompute_distances：是否预先计算距离，可选值为 "auto"、True 或 False。
- verbose：详细程度，可选值为 0（不输出信息）、1（输出一些信息）或 2（输出更详细信息）。
- random_state：随机数生成器的种子值。

以上这些参数都可以根据具体的业务需求进行调整。

相关问题

KMeans 聚类模型的fit函数参数

KMeans 聚类模型的fit函数参数包括：

1. X：要进行聚类的数据，一般为特征矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

2. y：可选参数，代表数据的标签，一般不使用。

3. sample_weight：可选参数，代表每个样本的权重，一般不使用。

4. init：用于初始化质心的方法，可以是k-means++（默认值）、random或自定义质心。

5. n_init：指定初始质心的数量，默认值为10，每个初始质心都会运行一遍算法，最终选择最优的结果。

6. max_iter：指定最大迭代次数，默认值为300。

7. tol：指定收敛阈值，默认值为1e-4，当所有质心的偏移量小于该值时，认为聚类已经收敛。

8. precompute_distances：是否预先计算距离，默认为True，可以加快运行速度，但需要占用更多的内存。

9. verbose：是否显示详细的运行信息，默认为0，不显示任何信息。

10. random_state：随机数种子，用于控制随机初始化质心时的随机性。

kmeans聚类实例

### KMeans聚类算法实例教程

#### 导入必要的库
为了执行KMeans聚类，需要引入`numpy`, `pandas`, 和来自`sklearn.cluster`模块中的`KMeans`。此外，对于数据可视化部分，则会用到`matplotlib.pyplot`。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

#### 准备数据集
这里假设有一个Excel文件位于路径 `'D:\daily\data1\consumption_data.xls'` 中存储着销售和其他属性的数据。通过Pandas加载这些数据，并设置索引列为ID列[^3]。

inputfile = r'D:\daily\data1\consumption_data.xls'
data = pd.read_excel(inputfile, index_col='Id')
print(data.head())

#### 数据预处理
在应用任何机器学习模型之前，通常要对原始数据做一些预处理工作。在这个例子中，选择了简单的标准化方法来缩放特征值，使得它们具有零均值和单位方差，这有助于提高后续建模的效果。

data_zs = (data - data.mean()) / data.std()
print(data_zs.head())

#### 构建与训练KMeans模型
定义好参数之后就可以创建一个KMeans对象并调用fit方法来进行实际的聚类操作了。此处设定了三个簇(`k=3`)，并且允许的最大迭代次数为500次。

model = KMeans(n_clusters=3, n_init='auto', max_iter=500)
model.fit(data_zs)

#### 可视化结果
当完成聚类后，可以通过Matplotlib绘制散点图展示各个样本所属的不同类别。如果输入的是二维数据的话，可以直接利用前两维作为坐标轴；如果是多维数据则可能需要用降维技术先将其转换成二维再做图形表示。

plt.scatter(data_zs.iloc[:, 0], data_zs.iloc[:, 1], c=model.labels_)
centers = model.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker="*", color='red')
plt.show()

上述代码片段展示了如何使用Python中的Scikit-Learn库实现基本的KMeans聚类流程，包括数据准备、模型构建及最终的结果呈现[^1]。