sklearn機器學習 聚類演算法K Means

2021-10-07 10:26:21 字數 880 閱讀 7322

n_init:k均值演算法將在不同質心種子下執行的次數。就慣性而言,最終結果將是n_init個連續執行的最佳輸出。

max_iter:單次執行的k均值演算法的最大迭代次數。

tol:預設= 1e-4,關於frobenius範數的相對容差,該範數表示兩個連續迭代的聚類中心的差異,以宣告收斂。

precompute_distances:三個可選值,『auto』,true 或者 false

verbose:詳細模式。

random_state:用於初始化質心的生成器。如果值為乙個整數,則確定乙個seed。

copy_x:當我們precomputing distances時,將資料中心化會得到更準確的結果。如果把此引數值設為true,則原始資料不會被改變。如果是false,則會直接在原始資料

n_jobs:若值為 -1,則用所有的cpu進行運算。

algorithm:,預設=「 auto」

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