Python: K-modes Erläuterung

Question

Ich benutze die Python-Bibliothek von kmodes. Kann jemand erklären, was die Parameter bedeuten?

-Link: https://github.com/nicodv/kmodes#huang97

km = kmodes.KModes(n_clusters=4, init='Huang', n_init=5, verbose=1) 

I n_clusters wissen, ist die Anzahl der Cluster-Gruppe die Daten in, aber was sind die anderen Parameter?

Answer 1

Vom source code:

Parameters 
    ----------- 
    n_clusters : int, optional, default: 8 
     The number of clusters to form as well as the number of 
     centroids to generate. 
    max_iter : int, default: 300 
     Maximum number of iterations of the k-modes algorithm for a 
     single run. 
    cat_dissim : func, default: matching_dissim 
     Dissimilarity function used by the algorithm for categorical variables. 
     Defaults to the matching dissimilarity function. 
    init : {'Huang', 'Cao', 'random' or an ndarray}, default: 'Cao' 
     Method for initialization: 
     'Huang': Method in Huang [1997, 1998] 
     'Cao': Method in Cao et al. [2009] 
     'random': choose 'n_clusters' observations (rows) at random from 
     data for the initial centroids. 
     If an ndarray is passed, it should be of shape (n_clusters, n_features) 
     and gives the initial centroids. 
    n_init : int, default: 10 
     Number of time the k-modes algorithm will be run with different 
     centroid seeds. The final results will be the best output of 
     n_init consecutive runs in terms of cost. 
    verbose : int, optional 
     Verbosity mode. 

So init ist nur das Verfahren zur Initialisierung verwendet, während n_init die Anzahl der Male ist der Algorithmus ausgeführt werden, mit dem besten Ausgang von diesen unabhängigen Läufen ausgewählt.

verbose nur diktiert, wie viel Ausgabe an stdout übergeben wird (d. H. Ihnen sagen, in welchem ​​Stadium der Algorithmus ist usw.).