使用sklearn.cluster Kmeans时出现内存错误
当使用sklearn.cluster Kmeans时出现内存错误，这通常是由于数据集过大导致的。K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它需要将所有数据加载到内存中进行计算，因此当数据集较大时，会占用大量的内存资源。
解决这个问题的方法有以下几种：
- 减少数据集的大小：可以通过降维、特征选择或者采样等方法来减少数据集的大小，从而减少内存的占用。例如，可以使用主成分分析（PCA）进行降维，选择最具代表性的特征进行聚类。
- 增加内存资源：如果硬件条件允许，可以考虑增加内存资源，以容纳更大的数据集。这可以通过升级计算机的内存条或者使用云服务器等方式实现。
- 分批处理：将大数据集分成多个小批次进行处理，可以使用Mini-Batch K-means算法来实现。这种方法可以减少内存的占用，但可能会影响聚类的准确性。
- 使用分布式计算：如果数据集非常大，无法在单台计算机上进行处理，可以考虑使用分布式计算框架，如Apache Spark等。这样可以将计算任务分布到多台计算机上，从而解决内存不足的问题。
总结起来，解决sklearn.cluster Kmeans内存错误的方法包括减少数据集大小、增加内存资源、分批处理和使用分布式计算等。具体选择哪种方法取决于数据集的大小和硬件条件。对于更多关于聚类算法和K-means的信息，可以参考腾讯云的机器学习服务产品Tencent Machine Learning Studio（https://cloud.tencent.com/product/tms）。
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在进行文本聚类时，为什么在K-Means之前使用LSA
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我从Scikit learn了解如何使用K-Means：学习文本聚类
在该示例中，可选地使用LSA (使用SVD)来执行降维。
为什么这是有用的？维度(特征)的数量已经可以使用"max_features“参数在TF-IDF向量化器中进行控制。
我知道LSA (和LDA)也是主题建模技术。聚类的不同之处在于，文档属于多个主题，但只属于一个聚类。我不明白为什么要在K-Means聚类的上下文中使用LSA。
示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import
浏览 16提问于2017-02-22得票数 5
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绘制多维K-means聚类NLP python
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我有一个为NLP分类器设计的多维向量。
下面是数据帧(text_df)：
我使用TfidfVectorizer来创建向量：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_v = TfidfVectorizer(max_df=0.5,
max_features=13000,
min_df=5,
stop_words='english
浏览 14提问于2018-08-29得票数 0
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MiniBatchKMeans在后续迭代后给出了不同的质心
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data = np.array([8,3,1,17,5,21,1,7,1,26,323,16,2334,4,2,67,30,2936,2,16,12,28,1,4,190...])
我使用下面的过程来拟合数据。
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans kmeans = MiniBatchKMeans(batch_size=100) kmeans.fit(data.reshap
浏览 3提问于2016-08-04得票数 1
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为什么在使用K-Means聚类时，我的数据点不在正确的准确集群中？
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浏览 17提问于2019-05-02得票数 0
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如何在Python中使用低内存对非常大的稀疏数据集进行聚类？
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我有形成一个1000x1e9形状的稀疏矩阵的数据。我想使用K-means将1000个示例聚类到10个聚类中。
矩阵非常稀疏，小于1/1e6的值。
我的笔记本电脑有16RAM。我在scipy中尝试了稀疏矩阵。不幸的是，矩阵使得聚类过程需要比我拥有的更多的内存。有没有人能建议一下这样做的方法呢？
在运行以下测试片段时，我的系统崩溃了
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn.cluster import KMeans
row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4,
浏览 1提问于2017-11-03得票数 2
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为什么UMAP与其他聚类算法结合使用？
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这里是我所说的一个例子：https://medium.com/grabngoinfo/topic-modeling-with-deep-learning-using-python-bertopic-cf91f5676504
我是不是出什么问题了？UMAP可以单独用于集群任务吗？将它与其他聚类算法结合使用有什么好处？
浏览 0提问于2023-03-29得票数 0
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代码如下：
from sklearn.cluster import KMeans
cluster = KMeans(n_clusters = 3)
cluster.fit(features)
pred = clu
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基于k均值的图像特征的潜在语义分析
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这是我的代码：
import pandas as pd
from sklearn import datasets
#loading the dataset
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data)
#K-Means
from sklearn import cluster
k_means = cluster.KMeans(n_clusters=3)
k_means.fit(df) #K-means training
y_
浏览 12提问于2017-05-04得票数 17
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如何以特定的明显模式强制对数据进行聚类？
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我在dataset上运行了K-Means聚类，得到了以下结果：
显然，我的算法未能捕捉到明显的模式。我想强迫K均值(或者其他的聚类算法)沿着六条斜线对数据进行聚类。相关代码片段：
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
plt.rcParams['figure.figsize'] = (16, 9)
pl
浏览 0提问于2018-09-04得票数 2
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使用python确定给定数据集的最佳k均值
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我对python和那些杂乱无章的东西还很陌生。现在，我的任务是分析一组数据，并使用弯头和轮廓方法确定其最优Kmean。 ? 如图所示，我的数据集有三个特征，一个是被测试者的体重，第二个是被测试者的血液胆固醇含量，第三是被测试者的性别(‘0’表示女性，'1‘表示男性) 我首先用elbow方法查看不同k值下的wcss值。 from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
wcss = []
for i in range(1, 11):
kmeans = KMeans(n_clusters=
浏览 38提问于2020-04-11得票数 0
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如何开发聚类模型，在多维数据中，集群沿着维度子集发生？
python、clustering、feature-selection、k-means
我一直在探索多维数据的聚类算法(K-均值、K-Medoid、Ward聚集、高斯混合建模、BIRCH、DBSCAN、光学、公共最近邻聚类)。我相信，我的数据中的集群发生在特性的不同子集中，而不是发生在所有特性之间，而且我相信这会影响聚类算法的性能。
为了说明，下面是模拟数据集的Python代码：
## Simulate a dataset.
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
np.random.seed(20220509)
# Simulate three clus
浏览 0提问于2022-05-09得票数 1
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高维稀疏数据矩阵的聚类
python、clustering、unsupervised-learning、sparse
我目前有一个1000个条目的数据集，其中512个特性是稀疏的。我想把他们聚在一起。我尝试使用kmeans，但发现集群不是很好，并且一直在研究其他集群，比如DBSCAN，即使在调优参数之后，DBSCAN也没有做得很好。
我可能错过了一些步骤或维数约简步骤，在这些步骤中，我很高兴回到过去，看看它会有什么不同，但是有人能推荐任何聚类算法或者指导我可以进一步研究的任何地方吗？
我将看一看凝聚的分层聚类。
浏览 0提问于2022-09-05得票数 1
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Apache Spark中基于K均值的tf-idf文档聚类
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我正在尝试通过预处理，生成tf-idf矩阵，然后应用K-means来完成文本文档聚类的经典工作。但是，在经典的20NewsGroup数据集上测试此工作流会导致大多数文档被聚为一个集群。(我最初尝试对20个组中的6个组的所有文档进行聚类-因此期望将其聚类为6个聚类)。
我在Apache Spark中实现了这一点，因为我的目的是在数百万个文档上使用这项技术。以下是在Databricks上用Pyspark编写的代码：
#declare path to folder containing 6 of 20 news group categories
path = "/mnt/%s/20news-
浏览 0提问于2017-05-09得票数 2
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深度学习中的结构化数据聚类
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是否有在结构化数据中执行聚类的深度学习文献/参考资料？我知道这可以使用Kmeans，GMM等来完成，但是有没有可能使用深度神经网络等来完成聚类分析呢？谢谢。
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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Scikit学习-K-均值-弯头标准
python、machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、k-means
今天我想学习一些关于K-means的知识。我已经理解了算法，我知道它是如何工作的。现在我在寻找合适的k..。我发现肘部判据是一种检测正确k的方法，但我不明白如何在scikit学习中使用它？！在scikit learn中，我以这种方式对事物进行聚类
kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=n_clusters, n_init=10)
kmeans.fit(data)
那么，当n_clusters = 1...n时，我是否应该多次执行此操作，并观察错误率以获得正确的k？认为这将是愚蠢的，并将花费大量的时间？！
浏览 1提问于2013-10-05得票数 50
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有没有办法减少小批量kmeans的内存使用量？
python、scikit-learn、k-means、bigdata
我正在处理一个包含500个维度的640万个样本的数据集，我试图将其分组为200个聚类。我的内存限制为90‘m，当我试图从sklearn.cluster运行MiniBatchKmeans时，操作系统会因为使用了太多内存而终止进程。
代码如下：
data = np.loadtxt('temp/data.csv', delimiter=',')
labels = np.genfromtxt('temp/labels', delimiter=',')
kmeans = cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters
浏览 1提问于2017-04-12得票数 5
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基于sklearn.cluster的K-means聚类
python、scikit-learn、cluster-analysis、k-means
我在上偶然发现了这篇关于K-means集群的教程，下面是代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use("ggplot")
from sklearn.cluster import KMeans
X = np.array([[1,2],[5,8],[1.5,1.8],[1,0.6],[9,11]])
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
centroid = kmeans.cluste
浏览 4提问于2015-12-06得票数 3
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Kmeans算法的特征缩放
python、python-3.x、machine-learning、scikit-learn、deep-learning
我知道在sklearn.cluster.KMeans下定义的KMeans算法需要进行特征缩放
我的问题是，在使用KMeans之前是否需要手动完成，或者KMeans是否会自动执行功能缩放？如果是自动的，请告诉我它在KMeans算法中的什么位置，因为我在这里的文档中找不到它：
顺便说一句，人们说Kmeans本身就负责功能缩放。
浏览 22提问于2019-08-15得票数 0
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