在PyPI的pyclustering库中的kmedoids的n-iter？

Question

我如何才能访问 kmedoids 中实施 聚类 PyPI中的库？

中的 Scikit 学习实施 KMeans它提供了对4个属性的访问。

cluster_centreers_

标签

惯性

n_iter_

其中，n_iter_是按照提供给算法的参数要求，收敛解所需的迭代次数。

在Pyclustering Library中非常有用的一组算法中，类似于KMeans的一系列聚类算法非常有用。我对其中一个特别感兴趣的是kmedoids，但对于其他类似KMeans的算法，我认为答案一般都是有用的。

对于kmediods来说，无法访问n_iter_这样的属性。于是就有了这个问题。

Answer 1

你可以用itermax参数来实现。

请看一下pyclustering文档。https:/pyclustering.github.iodocs0.9.3htmld0dd3classpyclustering_1_1cluster_1_1kmedoids_1_1kmedoids.html#a698b7a2df2358221e705012973df44a6。

[in] **kwargs 任意关键字参数（可用参数：'metric'、'data_type'、'itermax'）。

例子：**kwargs是一个任意的关键字参数（可用的参数：'metric'、'data_type'、'itermax'）。

kmedoids_instance = kmedoids(dm, initial_medoids,
    tolerance = 0.001,
    ccore = True,
    metric = distance_metric(type_metric.MINKOWSKI, degree=2),
    data_type = 'distance_matrix',
    itermax = 1000    
)

或者你传递一个未打包的字典作为参数。

metric = distance_metric(type_metric.MINKOWSKI, degree=2)
kwargs = {'metric': metric, 'data_type': 'distance_matrix', 'itermax': 1000}
kmedoids_instance = kmedoids(dm, initial_medoids,
    tolerance = 0.001,
    ccore = True,
    **kwargs
)