sklearn.cluster.KMeans如何处理带有缺失质心的init ndarray参数（可用质心小于n_clusters）？

Question

在Python sklearn KMeans（see documentation）中，我想知道在将ndarray形状（n，n_features）传递给init参数时，内部会发生什么，何时{{1} }

1. 它是否会丢弃给定的质心，只是启动kmeans ++初始化，这是n<n_clusters参数的默认选择？ （PDF paper kmeans++）（How does Kmeans++ work）
2. 是否考虑给定的质心并使用kmeans ++填充相应地剩余的质心？
3. 是否考虑给定的质心并使用随机值填充剩余的质心？

我没想到在这种情况下此方法不会返回警告。这就是为什么我需要知道它如何管理它。

Answer 1

如果您给它一个不匹配的init，它会调整群集的数量，正如您从source中看到的那样。这没有记录，我认为这是一个错误。 我建议修理它。