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Sklearn聚类算法概览

Sklearn库中的sklearn.cluster模块给了许多种聚类算法，包括但不限于：

• KMeans基于距离的聚类算法，通过迭代优化聚类中心来将数据点分配到k个聚类。
• DBSCAN基于密度的聚类算法，Neng检测出任意形状的簇，并Neng处理噪声和异常值。
• 谱聚类利用图论中的谱理论进行聚类，适用于寻找基于数据点差不许多度的聚类结构。
• 层次聚类一种自底向上的聚类方法，通过连接差不许多度Zui高大的簇来构建簇树。

KMeans算法特性汇总

• n_clusters指定聚类的数量。
• init指定聚类中心的初始化方式，如'k-means++'、'random'等。
• n_init指定初始化聚类中心的次数，每次初始化dou会尝试不同的起始点。
• max_iter指定KMeans算法的迭代次数。
• tol指定收敛的容忍度，即目标函数的改进细小于这玩意儿值时算法打住。
• precompute_distances是不是在运行之前预计算距离矩阵。

DBSCAN算法特性汇总

• eps指定邻域的巨大细小，即数据点在给定距离内被觉得是邻居。
• min_samples指定形成簇所需的Zui细小样本数。

用示例

python from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN

X, _ = make_blobs

kmeans = KMeans kmeans.fit labelskmeans = kmeans.labels

dbscan = DBSCAN dbscan.fit labelsdbscan = dbscan.labels

聚类算法评估

聚类算法的性Neng通常。

注意事项

• 聚类算法的性Neng和后来啊hen巨大程度上依赖于参数的选择。
• 一些算法如DBSCAN不需要指定聚类数量，但需要调整其他参数。
• 在高大维数据上，距离兴许不再是一个优良的差不许多性度量。

希望这些个信息Neng帮您geng优良地搞懂Sklearn库中的聚类算法。