sklearn.cluster.KMeans中n_init参数是什么意思

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2014-12-20 09:34:38

n_init解释为：
Number of time the k-means algorithm will be run with different centroid seeds. The
final results will be the best output of n_init consecutive runs in terms of inertia.
设置选择质心种子次数，默认为10次。返回质心最好的一次结果（好是指计算时长短）

这个到底是嘛意思？

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panghuhu250 2014-12-20

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每一次算法运行时开始的centroid seeds是随机生成的, 这样得到的结果也可能有好有坏. 所以要运行算法n_init次, 取其中最好的.

#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’) #参数： #（1）对于K均值聚类，我们需要给定类别的个数n_cluster，默认值为8； #（2）max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300； #（3）n_init设为10意味着进行10次随机初始化，选择效果最好的一种来作为模型； #（4）init=’k-means++’ 会由程序自动寻找合适的n_clusters； #（5）tol：float形，默认值= 1e-4，与inertia结合来确定收敛条件； #（6）n_jobs：指定计算所用的进程数； #（7）verbose 参数设定打印求解过程的程度，值越大，细节打印越多； #（8）copy_x：布尔型，默认值=True。当我们precomputing distances时，将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True，则原始数据不会被改变。如果是False，则会直接在原始数据上做修改并在函数返回值时将其还原。但是在计算过程中由于有对数据均值的加减运算，所以数据返回后，原始数据和计算前可能会有细小差别。 #属性： #（1）cluster_centers_：向量，[n_clusters, n_features] # Coordinates of cluster centers (每个簇中心的坐标？？)； #（2）Labels_:每个点的分类； #（3）inertia_：float，每个点到其簇的质心的距离之和。

sklearn.cluster.KMeans 参数介绍为什么要介绍sklearn这个库里的kmeans？　　这个是现在python机器学习最流行的集成库，同时由于要用这个方法，直接去看英文文档既累又浪费时间、效率比较低，所以还不如平时做个笔记、打个基础。　　这里还有一个原因，上面介绍了k-means++，sklearn.cluster.KMeans这个类对于初始聚类中心的选择刚好默认选择的就...

sklearn.cluster.KMeans 1、api class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True...

Classes 各种聚类方法特性汇总： sklearn.cluster.KMeans from sklearn.cluster import KMeans KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state...

sklearn.cluster.KMeans(n_cluster=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001, precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=1,algorithm='auto') n_cluster:类中心的个数，...

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