BisectingKMeansSummary¶
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類
pyspark.ml.clustering。BisectingKMeansSummary( java_obj:可選(JavaObject]=沒有一個 ) ¶ -
平分KMeans聚類結果對於一個給定的模型。
屬性
DataFrame預測集群中心為每一個訓練數據點。
的大小(數據點的數量)每個集群。
列的功能預測。
集群的數量模型訓練。
的迭代次數。
預測集群的名稱列預測。
DataFrame產生的模型變換方法。
距離平方的總和為所有點最近的重心在訓練數據集。
屬性的文檔
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集群¶ -
DataFrame預測集群中心為每一個訓練數據點。
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clusterSizes¶ -
的大小(數據點的數量)每個集群。
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featuresCol¶ -
列的功能預測。
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k¶ -
集群的數量模型訓練。
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numIter¶ -
的迭代次數。
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predictionCol¶ -
預測集群的名稱列預測。
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預測¶ -
DataFrame產生的模型變換方法。
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trainingCost¶ -
距離平方的總和為所有點最近的重心在訓練數據集。這相當於sklearn的慣性。
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