sklearn KMeans中KMeans.cluster_centers_的价值

Question

在对一些具有3个簇的向量进行K均值拟合时，我能够获得输入数据的标签。KMeans.cluster_centers_返回中心的坐标，所以不是应该有一些与之对应的向量吗？如何找到这些簇的质心处的值？

Answer 1

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

数组closest将包含X中最接近每个质心的点的索引。

假设closest给出了三个集群的array([0,8,5])输出。因此，X是X中最接近质心0的点，X8是最接近质心1的点，依此类推。

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

Answer 2

簇中心值是质心的值。在k-means聚类的末尾，您将拥有三个单独的集群和三个质心，每个质心位于每个集群的中心。质心不必与现有数据点重合。