我正在使用scikit学习聚类(k-means)。当我使用详细选项运行代码时,它会打印每次迭代的惯性。
算法一旦完成,我想得到每个形成的簇的惯性(k惯性值)。我怎样才能做到这一点?
答案 0 :(得分:1)
我设法使用fit_transform方法获取该信息,并获取每个样本与其群集之间的距离。
model = cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=n)
distances = model.fit_transform(trainSamples)
variance = 0
i = 0
for label in model.labels_:
variance = variance + distances[i][label]
i = i + 1