scipyのkmeansとkmeans2の違いは何ですか？

Question

私は機械学習を学び、scipyでkmeansとkmeans2の違いを知りました。ドキュメントによると、彼らはどちらも「k-means」アルゴリズムを使用していますが、それらを選択する方法はありますか？

Answer 1

ドキュメントによると、kmeans2は標準的なk-meansアルゴリズムで、ローカル最適化に収束するまで実行され、シードの初期化を変更できるようです。

kmeans関数は、変更の不足に基づいて早期に終了するため、ローカル最適化さえ達成できないことがあります。さらに、その目的は、特徴ベクトルをマップするためのコードブックを生成することである。コードブック自体は必ずしもストップポイントから生成されるとは限らず、コードブックを生成するために最も低い「歪み」を有する反復を使用する。このメソッドはkmeansも複数回実行します。ドキュメントはより詳細に説明されています。

k-meansをアルゴリズムとして実行する場合は、kmeans2を選択します。コードブックがほしいのなら、kmeansを選んでください。