python - 如何记录k-means中每次迭代的质心？

Question

通过使用“kmeans.cluster_centers_”，我得到每个簇的最终质心，但是如果我想跟踪所有迭代中的所有质心并将结果存储到列表中，该怎么办？

Answer 1

Scikit-learn 不为您提供中间结果，并且无法通过标准 API 来执行此操作。获取它们的一种巧妙方法是使用如下内容:

k_means = KMeans(max_iter=1)
for i in range(300):
  k_means.fit(X)
  intermediate_centers = k_means.cluster_centers_
  k_means = KMeans(max_iter=1, init=intermediate_centers)

这不是一种快速方法，我不建议在生产中运行它。