Özet - KMeans

Bu grupta KMeans parametrelerini ve özelliklerini öğrendin.

Özet: KMeans

Bu grupta:

Lloyd algoritması: atama + güncelleme; inertia hiç artmaz ama yerel en iyide takılabilir.
k-means++ merkezleri yayarak başlatır; n_init birden çok başlangıçtan en iyisini seçer.
inertia_ ölçeğe bağlıdır ve k ile hep azalır; siluet, Calinski-Harabasz, Davies-Bouldin tamamlar.
random_state tekrarlanabilirlik sağlar; tohumlar arası ARI kararlılığı ölçer.
Büyük veride MiniBatchKMeans.

Uygulama KMeans ve MiniBatch

Aynı veride KMeans(n_clusters=5, n_init=10, random_state=0) ve MiniBatchKMeans(n_clusters=5, batch_size=100, n_init=3, random_state=0) eğit. İki inertia'yı round ile tam sayı olarak aynı satırda, ardından iki etiketlemenin ARI'sini round(..., 3) ile yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans

X, _ = make_blobs(n_samples=500, centers=5, cluster_std=1.0, random_state=3)
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score

km = KMeans(n_clusters=5, n_init=10, random_state=0).fit(X)
mb = MiniBatchKMeans(n_clusters=5, batch_size=100, n_init=3, random_state=0).fit(X)
print(round(km.inertia_), round(mb.inertia_))
print(round(adjusted_rand_score(km.labels_, mb.labels_), 3))

Kendini test et

KMeans sonuçları tohumdan tohuma çok değişiyorsa ilk ne denenmelidir?
- random_state'i silmek
- n_init'i artırmak ve k'yı gözden geçirmek
- max_iter'i 1 yapmak
- Ölçeklemeyi kaldırmak
Cevabı göster

n_init'i artırmak ve k'yı gözden geçirmek — Daha çok başlangıç yerel en iyileri azaltır; kararsızlık yanlış k'ya da işaret edebilir.

Büyük veri için parçalı KMeans kullan.

mb = ____(n_clusters=5, batch_size=256)

Cevabı göster

mb = MiniBatchKMeans(n_clusters=5, batch_size=256)

Kavramları eşleştir.

Lloyd

Atama ve güncelleme
k-means++

Yayılmış başlangıç
n_init

En iyi başlangıç seçimi
ARI tohumlar arası

Kararlılık

Sıradaki ders: Hiyerarşik kümeleme nedir?

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler