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」
機器學習 聚類 密度聚類演算法
一，介紹 密度聚類演算法有多種，我們這裡主要介紹一種著名的密度聚類演算法 dbscan。首先，我們通過下圖了解幾個概念 1 鄰域，與中心x距離不超過 距離，如上圖紅色虛線圈 2 核心物件，確定聚類的初始點，如上圖的x1 3 密度直達，在聚類核心物件鄰域內的點，如上圖x2由x1密度直達 4 密度可達，...
機器學習 聚類演算法
k means演算法 聚類概念 無監督問題 我們手裡沒有標籤了 難點 如何評估，如何調參 聚類 相似的東西分到一組 k means演算法 基本概念 要得到簇的個數，需要指定k值 距離的度量 常用歐幾里得距離和余弦相似度 先標準化 優化目標 質心 均值，即向量各維取平均即可 k means演算法 工作...
機器學習 聚類演算法
在無監督學習中，我們的訓練集可以寫成只有x 1 x x 1 x 2 x x 2 一直到x m x x m 我們沒有任何標籤 yyy。我們希望有一種演算法能夠自動的把這些資料分成有緊密關係的子集或是簇。演算法步驟綜述 k 均值是乙個迭代演算法，假設我們想要將資料聚類成n個組，其方法為 首先選擇k個隨機...