Алгоритм k-средних – это популярный алгоритм кластеризации, используемый для группировки точек данных в k-кластеры на основе их сходства. В библиотеке scikit-learn (sklearn) есть несколько гиперпараметров, которые можно настроить для повышения производительности алгоритма k-средних. Вот несколько методов и примеры кода для установки этих гиперпараметров:

1. Количество кластеров (n_clusters): этот гиперпараметр определяет количество кластеров, которые необходимо сформировать. Это важный параметр для k-средних. Вот пример установки количества кластеров равным 5:

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=5)

2. Инициализация (init): метод инициализации определяет, как выбираются начальные центроиды кластера. Доступно несколько методов инициализации, таких как «k-means++», «случайный» или предоставление массива начальных центроидов. Вот пример использования метода инициализации «k-means++»:

kmeans = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++')

3. Максимальное количество итераций (max_iter): этот гиперпараметр определяет максимальное количество итераций для сходимости алгоритма. По умолчанию установлено значение 300. Вот пример установки максимального количества итераций на 500:

kmeans = KMeans(n_clusters=5, max_iter=500)

4. Допуск (tol): значение допуска определяет относительный допуск по отношению к изменению суммы квадратов внутри кластера (инерции) для объявления сходимости. Более низкое значение допуска приводит к увеличению времени вычислений, но потенциально к более точным результатам. Вот пример установки допуска на 0,001:

kmeans = KMeans(n_clusters=5, tol=0.001)

5. Случайное начальное число (random_state): этот параметр используется для инициализации генератора случайных чисел. Это гарантирует воспроизводимость результатов. Вот пример установки случайного начального значения 42:

kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)

Это некоторые из распространенных гиперпараметров, которые можно настроить в реализации scikit-learn алгоритма k-средних. Настраивая эти гиперпараметры, вы можете настроить поведение алгоритма k-средних в соответствии с вашими конкретными потребностями.