k-means算法API详解

最新推荐文章于 2022-07-11 17:33:55 发布
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#k-means算法API详解

sklearn.cluster.KMeans提供了k-means聚类算法，包括设置聚类数n_clusters、最大迭代次数max_iter、初始化方式init等参数。n_init表示多次运行选择最优结果，init如'k-means++'可加速收敛。预计算距离能提高效率，但可能增加内存使用。tol参数用于判断收敛条件，n_jobs指定并行计算进程数。random_state控制随机种子，copy_x决定是否复制数据以保持原样。

class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’kmeans++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0

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欢迎使用k-means算法文档！ 安装：首先安装Radical-Pilot及其依赖项。 您可以在此处找到操作方法： : 下载源代码：： curl -O https://raw.githubusercontent.com/georgeha/k-means/master/k-means.py curl -O https://raw.githubusercontent.com/georgeha/k-means/master/mapper.py 创建随机数据集的脚本： curl -O https://raw.githubusercontent.com/georgeha/k-means/master/creating_dataset.py 通过命令行运行以创建数据集： python creating_dataset.py (number_of_elements) 如果您使用自己的
通过kmeans分析出租车数据并调用百度API进行可视化！
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（1）数据准备 采用数据为出租车载客时的GPS记录数据集，数据格式为CSV，CSV格式是数据分析中常见的一种数据格式。CSV（Comma-Separated Values） 即逗号分隔值，文件以文本的方式存储表格数据（包含数字和文本）。其中每一行代表一条记录，每条记录被逗号分隔为字段，并且每条记录都有同样的字段序列。本实验一共181230条记录， （2）创建dataframe 采用Kmeans聚类方法，其对应的参数类型为DataFrame，因此在使用之前需要使用本地生成的Spark D..
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K-means算法详解与代码演示
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机器学习（聚类三）——K-Means 代码实现
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sklearn.cluster常用API介绍(KMeans,MiniBatchKMeans)
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聚类算法KMeans
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