Q

Sklearn K表示聚类收敛

2017-03-08 37 views 1 likes

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我试图从SkLearn中使用Kmeans算法构建一组数据。我想知道如何确定算法是否实际收敛到数据解决方案。Sklearn K表示聚类收敛

我们提供tol参数来定义收敛容差，但也有一个参数定义了算法为每次运行执行的迭代次数。我发现该算法可能并不总是在迭代的max_iter时间内收敛。那么是否有任何属性或函数可以访问，以便知道算法是否在迭代之前收敛？

2017-03-08 Kanmani

A

回答

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您可以访问KMeans类的n_iter_领域，你叫fit（或其他例程内部调用fit后，它被设置。

不是你的错，因为它不是文档的一部分，我只是通过检查源代码找到它;）

2017-03-09 00:53:20 Lagerbaer

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谢谢。我现在明白，文档不是一切。从现在开始，我将习惯于阅读源代码。 – Kanmani

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公平地说，它不应该是这样的...... – Lagerbaer

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虽然这是真的。 – Kanmani

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当我问到我正在使用类KMeans的问题时[http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html].This没有任何函数或属性允许您访问算法的每个运行的n_iter。相反，我们可以使用函数k_means [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.k_means.html]而不是具有可以返回最佳n_iter的选项的类。但是，这可能有其自身的复杂性就像写predict自行等等，

2017-03-09 00:43:26 Kanmani

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