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python - 如何计算文档与每个质心之间的距离(k-means)?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:53:26 26 4
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我执行了 scikit-learn k-means 算法并得到了结果质心。我有一个新文档(不在初始集合中),我想计算每个质心和新文档之间的距离,以知道它应该放置在哪个簇中。

是否有内置函数可以实现该目的,或者我应该手动编写相似度函数?

最佳答案

您可以使用方法predict获取矩阵中每个样本最接近的簇X:

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=K)
model.fit(X_train)
label = model.predict(X_test)

关于python - 如何计算文档与每个质心之间的距离(k-means)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40335393/

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