kmeans参数有哪些
时间: 2023-08-02 22:08:42 浏览: 118
KMeans算法的参数包括:
1. n_clusters: 聚类数目,即K值;
2. init: 初始化方法,可以选择k-means++、random或自定义初始化方法;
3. n_init: 初始化方法运行次数;
4. max_iter: 最大迭代次数;
5. tol: 相对容忍度,当质心移动的距离小于tol时,认为算法已经收敛;
6. precompute_distances: 是否提前计算距离,可以加快计算速度;
7. verbose: 是否输出详细信息;
8. random_state: 随机种子,确保每次运行结果相同;
9. copy_x: 是否复制数据集X,以避免对原始数据集进行修改;
10. algorithm: 算法选择,可以选择auto、full、elkan。
其中,n_clusters是必须指定的参数,其余参数都有默认值。
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matlab kmeans函数参数有哪些
Matlab中的kmeans函数有以下参数:
1. data:数据矩阵,每行表示一个样本,每列表示一个特征。
2. k:聚类中心的个数。
3. 'Distance':距离度量方法,默认为'euclidean',也可以选择'cityblock'、'cosine'、'correlation'等其他距离度量方法。
4. 'Replicates':聚类运行的次数,默认为1,可以设置为多次运行以获取更好的结果。
5. 'Start':聚类中心的初始化方法,默认为'plus',也可以选择'uniform'或者用户自定义的聚类中心。
6. 'EmptyAction':空簇的处理方法,默认为'error',也可以选择'drop'或者'singleton'。
7. 'MaxIter':最大迭代次数,默认为100。
8. 'Display':显示输出信息的级别,默认为'off',也可以选择'final'或者'iter'。
9. 'Options':优化选项,可以用于设置迭代终止条件等。
Kmeans算法有什么参数
Kmeans算法的参数主要包括以下几个:
1. K值:指定聚类的簇数,即需要聚成几类。
2. 初始质心:指定每个簇的初始质心,常见的方法是随机选择数据集中的K个点作为初始质心。
3. 距离度量:指定样本之间的距离度量方法,常用的有欧式距离、曼哈顿距离等。
4. 迭代终止条件:指定算法的迭代终止条件,常见的有簇内平均误差小于某个阈值或者达到最大迭代次数等。
在实际应用中,K值和初始质心的选择对聚类结果的影响较大,需要根据数据集的特点进行合理的选择。距离度量和迭代终止条件的选择则相对稳定,常用的方法可以直接套用。