【机器学习】K-Means算法及多种优化改进算法，聚类模型评估，附带案例代码

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时间: 2024-02-28浏览次数：

参数描述n_clusters：int，optional，默认值：8要形成的簇数以及要生成的质心数init：{‘k-means++’，‘random’或ndarray}，默认：‘k-means++’初始化方法，‘k-means++’：以智能方式为k均值聚类选择初始聚类中心，以加速收敛；‘random’：从初始质心

参数描述n_clusters ： int，optional，默认值：8要形成的簇数以及要生成的质心数init ： {‘k-means ++’，'random’或ndarray}，默认：‘k-means ++’初始化方法，‘k-means ++’：以智能方式为k均值聚类选择初始聚类中心，以加速收敛；‘random’：从初始质心的数据中随机选择k个观测值；如果传递了ndarray，它应该是形状（n_clusters，n_features）并给出初始中心。max_iter ： int独立于任何早期停止标准启发式停止之前，完整数据集上的最大迭代次数batch_size ： int，optional，默认值：100批次的大小random_state确定质心初始化和随机重新分配的随机数生成

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