scikit learn kmeans clustering中参数'verbose'的定义是啥
Posted
技术标签:
【中文标题】scikit learn kmeans clustering中参数\'verbose\'的定义是啥【英文标题】:what is the definition of the parameter 'verbose' in scikit learn kmeans clusteringscikit learn kmeans clustering中参数'verbose'的定义是什么 【发布时间】:2015-02-14 05:50:44 【问题描述】:这是来自 scikit learn 的 kmeans 算法类。
class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=True, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1)¶
有兴趣知道“详细”是什么意思,在输出中,它显示惯性值,也不确定这意味着什么。他们没有在文档中解释。任何帮助,将不胜感激。
【问题讨论】:
【参考方案1】:详细意味着它会输出消息,这些消息可能有助于调试和了解训练的情况。
惯性是每个点到其最近的质心(即其分配的簇)的平方距离之和。你可以找到更多关于它的信息here。
【讨论】:
以上是关于scikit learn kmeans clustering中参数'verbose'的定义是啥的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Scikit-learn,KMeans:如何使用 max_iter