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在对一些具有 3 个簇的向量进行 K 均值拟合时,我能够获取输入数据的标签。KMeans.cluster_centers_
返回中心的坐标,所以不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?
最佳答案
最近,_ =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。
假设最接近的
为三个集群提供了array([0,8,5])
输出。所以X[0]是X中距离质心0最近的点,X[8]是距离质心1最近的点,依此类推。
来源:https://codedump.io/share/XiME3OAGY5Tm/1/get-nearest-point-to-centroid-scikit-learn
关于python - sklearn KMeans 中 KMeans.cluster_centers_ 的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45234336/
在对一些具有 3 个簇的向量进行 K 均值拟合时,我能够获取输入数据的标签。KMeans.cluster_centers_ 返回中心的坐标,所以不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
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