mini batch k-means实例

以下是一个 Mini Batch K-Means 的 Python 实现示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10000, 50)

# 定义 Mini Batch K-Means 模型，设置簇数为 10
kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=10, batch_size=1000)

# 训练模型
kmeans.fit(data)

# 打印簇中心点坐标
print(kmeans.cluster_centers_)

上述代码中，我们使用 NumPy 生成了一个 10000 行、50 列的随机数据集。然后，我们定义了一个 Mini Batch K-Means 模型，将簇数设置为 10。我们使用 fit() 方法训练该模型，并使用 cluster_centers_ 属性打印簇中心点的坐标。

Mini Batch K-Means 与标准的 K-Means 算法非常相似，但是 Mini Batch K-Means 在每次迭代中只使用一小部分数据来更新簇中心，因此速度更快，但是结果可能会略有偏差。