使用sklearn.cluster.SpectralClustering查找集群质心或".means_“

Question

我有一个未标记的数据集，我正在尝试使用各种聚类算法对其进行聚类。

我成功地使用.means_在sklearn.mixture.GaussianMixture中找到了质心/“每个混合分量的平均值”。在我的代码中，我选择了最接近均值的点，以获得每个聚类的代表性样本。

我想用SpectralClustering做同样的事情，但我没有看到一个".means_“方法或一些方法来获得每个集群的质心。这可能是因为我误解了频谱聚类的工作原理，或者只是因为这个库中缺乏功能。

作为一个例子，我想这样做：

sc = SpectralClustering(n_components=10, n_init=100)
sc.fit(data)

closest, _ = pairwise_distances_argmin_min(sc.means_, data)

当然，SpectralClustering没有.means_方法。

谢谢你在这方面的帮助。

Answer 1

质心用于KMean算法。对于spectal聚类，该算法仅存储亲和度矩阵和由该算法获得的标签。