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python - 使用 scikit-learn.k-means 库输出最接近每个聚类中心的 50 个样本

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 22:05:38

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我使用 python scikit-learn 库在 5000 多个样本上安装了 k-means 算法。我想将最接近聚类中心的 50 个样本作为输出。我如何执行此任务？

最佳答案

如果 km 是 k-means 模型，则数组 X 中每个点到第 j 个质心的距离是

d = km.transform(X)[:, j]

这给出了一个 len(X) 距离数组。最接近质心 j 的 50 个索引是

ind = np.argsort(d)[::-1][:50]

所以离质心最近的50个点是

X[ind]

(或者使用 argpartition，如果你有足够新的 NumPy，因为这样会快很多)。

关于python - 使用 scikit-learn.k-means 库输出最接近每个聚类中心的 50 个样本，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26795535/

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