scikit-learn中K-Means函数

scikit-learn中K-Means函数中的初始聚类中心可以使用什么算法得到？默认是什么算法？

可以使用K-Means++ 算法，它是通过在数据集中选择距离上相互独立的 K 个点作为初始聚类中心，然后通过迭代优化来得到最终的聚类结果。

还可以使用随机算法，它是通过在数据集中随机选择 K 个点作为初始聚类中心，然后通过迭代优化来得到最终的聚类结果。

还有一种自定义算法，是通过用户自定义初始聚类中心来实现的，用户需要提供一个初始聚类中心的数组，数组中的每个元素表示一个聚类中心。

• 这篇文章讲的很详细，请看：无监督学习K-means文本聚类实践
• 除此之外, 这篇博客: 吴恩达机器学习：聚类与降维 （K-means & PCA）总结与作业中的 （三） 用scikit-learn学习K-Means聚类 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法，对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说，使用K-Means的算法调参是比较简单的。

  用KMeans类的话，一般要注意的仅仅就是k值的选择，即参数n_clusters；如果是用MiniBatchKMeans的话，也仅仅多了需要注意调参的参数batch_size，即我们的Mini Batch的大小。

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  根据参考资料中的段落1，可以发现scikit-learn中的K-Means函数提供了多种初始聚类中心的方法，其中默认的方法为"k-means++"。如果希望使用其他方法，可以使用参数init进行设置。如果使用默认方法，可以直接调用KMeans函数进行聚类，例如：

  from sklearn.cluster import KMeans
  kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++')
  

  如果需要获得初始聚类中心，可以在聚类完成后调用cluster_centers_属性，例如：

  centers = kmeans.cluster_centers_
  

  其中centers即为获得的初始聚类中心。

  需要注意的是，K-Means函数的初始聚类中心算法不止是"k-means++"一种，还有"random"和传入一个n维数组的方法，具体可以查看参考资料中的段落1。如果需要更改聚类中心算法，可以使用KMeans函数的init参数进行设置。

  综上所述，scikit-learn中K-Means函数的初始聚类中心算法有多种，其中默认算法为"k-means++"。如果需要获得初始聚类中心，可以在聚类完成后调用cluster_centers_属性。如果需要更改聚类中心算法，可以使用KMeans函数的init参数进行设置。