如何使用scikit-learn获得每个k-means集群的惯性值？
[英]How to get inertia value for each k-means cluster using scikit-learn?
问题描述
我正在使用scikit学习聚类（k-means）。 当我使用详细选项运行代码时，它会打印每次迭代的惯性。
一旦算法结束，我想得到每个形成的簇的惯性（k惯性值）。 我怎样才能做到这一点？
1 个解决方案
解决方案1
1 2018-05-06 16:02:37
我设法使用fit_transform方法获取该信息，并获取每个样本与其集群之间的距离。
model = cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=n)
distances = model.fit_transform(trainSamples)
variance = 0
i = 0
for label in model.labels_:
variance = variance + distances[i][label]
i = i + 1
有没有办法在 SciKit-Learn 的 K-means 集群中找到数据点？
[英]Is there a way to find the data points in a K-means Cluster from SciKit-Learn?
在scikit-learn k-means集群中预测文档时出现ValueError
[英]ValueError while predicting a document in a scikit-learn k-means cluster
scikit-learn：K-Means 和 MiniBatchKMeans 聚类算法的比较
[英]scikit-learn: Comparison of the K-Means and MiniBatchKMeans clustering algorithms
是否可以使用 scikit-learn K-Means 聚类指定您自己的距离 function？
[英]Is it possible to specify your own distance function using scikit-learn K-Means Clustering?
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