test = KMediod(n_points = 1000, k_num_center = 3)
时间: 2024-02-12 16:06:29 浏览: 27
你的代码有误,正确的KMedoids类的实例化方式应该是:
```
from sklearn_extra.cluster import KMedoids
test = KMedoids(n_clusters=3, random_state=0)
```
其中 `n_clusters` 参数表示簇的数量(即 K 值),`random_state` 参数为随机数种子,用于控制算法的随机性。你可以根据自己的需求修改这些参数。另外,KMedoids 类并没有 `n_points` 和 `k_num_center` 这两个参数,你需要根据实际情况进行修改。
相关问题
num_train = 0 num_test = 0
这是一段 Python 代码,它定义了两个变量:`num_train` 和 `num_test`,初始值都为0。这段代码可能用于计算训练集和测试集中的样本数量,`num_train` 可能表示训练集中的样本数量,`num_test` 可能表示测试集中的样本数量。在这段代码后面,可能会有一些逻辑来遍历数据集并计算样本数量。
batch_size = 128 test_batch_size = 1000 hidden_size = 128 num_layers = 2
这是一组超参数,通常在训练神经网络时使用。具体来说:
- batch_size:批量大小,即每次训练时输入模型的样本数量。
- test_batch_size:测试时的批量大小,即模型在测试集上进行评估时一次输入的样本数量。
- hidden_size:隐藏层的大小,即神经网络中每个隐藏层的神经元数量。
- num_layers:神经网络的层数,即神经网络中隐藏层的数量。
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