scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类会使用什么参数？
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scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类时的init
使用scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类时里面的init属性有哪些可选值呀？
怎么使用scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类呢？
怎么使用scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类呢？
用scikit-learn学习K-Means聚类
1. K-Means类概述 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法，对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说，使用K-Means的算法调参是比较简单的。 用KMeans类的话，一般要注意的仅仅就是k值的选择，即参数n_clusters；....
用scikit-learn学习BIRCH聚类
1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中，BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。因此要使用BIRCH来聚类，关键是对CF Tree结构参数的处理。 在CF Tree中，几个关键的参数为内部节点的最大CF数B， 叶子节点的最大CF数L， 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T。这三个参数定了，CF Tree的...
用scikit-learn学习DBSCAN聚类
1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中，DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN。要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类，除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外，还要对最近邻的思想有一定的理解。集合这两者，就可以玩转DBSCAN了。 2. DBSCAN类重要参数 DBSCAN类的重要参数也分为两类，一类是DBSCA....
用scikit-learn学习谱聚类
1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中，sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类，没有实现基于RatioCut的切图聚类。同时，对于相似矩阵的建立，也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式，没有基于ϵϵ-邻近法的相似矩阵。最后一步的聚类方法则提供了两种，K-Means算法和 discretize算....
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