Scikit-learn, KMeans: Как использовать max_iter

Question

Я хотел бы понять параметр max_iter из класса sklearn.cluster.KMeans.

Согласно документации:

max_iter : int, default: 300 
Maximum number of iterations of the k-means algorithm for a single run. 

Но по-моему, если у меня есть 100 объектов код должен работать в 100 раз, если у меня есть 10000 объектов код должен работать 10000 раз cassify каждый объект. И, с другой стороны, нет смысла запускать несколько раз над всеми объектами.

Каково мое заблуждение и как мне интерпретировать этот параметр?

Answer 1

Посмотрите здесь:

https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/

Каждый раз, когда вы нажимаете обновления центроиды, новая итерация выполняется. Это имеет смысл, потому что, когда центроиды перемещаются, расстояния до этих центроидов также изменяются, и некоторые точки могут менять кластер.

Answer 2

Да, вы неверно истолковываете параметр.

Одна итерация один проход через всего набор данных. Если у вас есть 100 объектов, одна итерация назначает 100 очков. если у вас есть 10000 объектов, одна итерация обрабатывает 10000 объектов.

Есть более умные алгоритмы; но sklearn k-mean обрабатывает каждый объект на каждой итерации.