sklearn KMeans中的KMeans.cluster_centers_的值

Question

在做K表示适合具有3个聚类的某些矢量时，我能够获得输入数据的标签。 KMeans.cluster_centers_返回中心的坐标，因此不应该有一些与之相对应的矢量吗？ 如何在这些聚类的质心处找到值？

Answer 1

closest, _ = pairwise_distances_argmin_min(KMeans.cluster_centers_, X)

closest的数组将包含X中最接近每个质心的点的索引。

假设三个簇的closest输出为array([0,8,5]) 。 因此，X [0]是X中最接近质心0的点，X [8]是最接近质心1的点，依此类推。

资料来源： https : //codedump.io/share/XiME3OAGY5Tm/1/get-nearest-point-to-centroid-scikit-learn

Answer 2

聚类中心值是质心的值。 在k均值聚类结束时，您将拥有三个单独的聚类和三个质心，每个质心位于每个聚类的中心。 重心不一定必须与现有数据点重合。