使用MiniBatchKMeans加速kmenas聚类算法的计算

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MiniBatchKMeans batch_size控制每个批次中样本的数量

# 加速keans算法的计算from sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.cluster import MiniBatchKMeansiris = datasets.load_iris()features = iris.datascaler = StandardScaler()features_std = scaler.fit_transform(features)# MiniBatchKMeans batch_size控制每个批次中样本的数量cluster = MiniBatchKMeans(n_clusters=3, random_state=0, batch_size=100)model = cluster.fit(features_std)model.labels_array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2], dtype=int32)

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