python - 使用 sklearn.cluster.SpectralClustering 查找簇质心或 ".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/“每个混合成分的平均值”。然后，在我的代码中，我将采用最接近平均值的点来获取每个簇的代表性样本。

我想用 SpectralClustering 做同样的事情，但我没有看到“.means_”方法或某种方法来获取每个簇的质心。这可能是由于我对谱聚类的工作原理存在误解，或者只是该库中缺乏功能。

作为一个例子，我想做:

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

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

但是 SpectralClustering 当然没有 .means_ 方法。

感谢您对此提供的任何帮助。

Answer 1

质心用于 K Mean 算法。对于谱聚类，算法仅存储亲和度矩阵和从算法获得的标签。