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我使用 sklearn.cluster.KMeans 运行了一个 kmeans 算法，我将结果保存在对象 kmeans_results
我可以执行 cl_centers = kmeans_results.cluster_centers_ 以获得聚类中心。
cl_centers 看起来像这样:
array([[0.69332691, 0.9118433 , 0.14215727, 0.00903798],
[0.41407049, 0.95964501, 0.19565154, 0.03157038],
[0.88239715, 0.65602688, 0.20304053, 0.01066663],
[0.65413307, 0.92372214, 0.36504241, 0.03482278]])
我想计算这 4 个点之间的距离，并选择最小的一个，连同它们的“标签”(其中标签只是数组索引)。
理想的输出应该是这样的:
“最小的距离是x，它出现在簇0和簇3之间”
“距离”是指欧氏距离
是否有一种 pythonic 的方式来做到这一点？
最佳答案
你可以试试 scipy.spatial.distance.pdist(your_array) ，它给你点之间的距离矩阵。然后得到你的最小距离
关于python - 如何计算kmeans聚类中心之间的距离并在python中选择最小值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63774111/
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