本文整理汇总了Python中sklearn.cluster.MiniBatchKMeans.verbose方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python MiniBatchKMeans.verbose方法的具体用法？Python MiniBatchKMeans.verbose怎么用？Python MiniBatchKMeans.verbose使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.cluster.MiniBatchKMeans的用法示例。
在下文中一共展示了MiniBatchKMeans.verbose方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: learn_dictionary
# 需要导入模块: from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans [as 别名]
# 或者: from sklearn.cluster.MiniBatchKMeans import verbose [as 别名]
def learn_dictionary(
path, features, filename="dictionary.pcl", number_words=1000, mini_batch_size=10000, iterations=10000
):
if not os.path.exists(filename):
clusterer = MiniBatchKMeans(
n_clusters=number_words,
verbose=2,
reassignment_ratio=10 ** -4,
batch_size=mini_batch_size,
compute_labels=True,
n_init=20,
)
# clusterer = SofiaClusterer(path, num_clusters = number_words, mini_batch_size = mini_batch_size, iterations = iterations )
clusterer.fit(features)
joblib.dump(clusterer, filename)
else:
print "Loading dictionary"
clusterer = joblib.load(filename)
clusterer.verbose = 0
print "Dictionary loaded"
return clusterer