sklearn KMeans中KMeans.cluster_centers_的价值

Question

在做K时意味着适合一些具有3个簇的向量，我能够获得输入数据的标签。 KMeans.cluster_centers_返回中心的坐标，因此不应该有一些与之对应的向量？如何在这些星团的质心处找到值？

Answer 1

closest, _ = 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closest为三个群集提供了array([0,8,5])的输出。所以X [0]是X到质心0的最近点，X [8]最接近质心1，依此类推。

来源：https://codedump.io/share/XiME3OAGY5Tm/1/get-nearest-point-to-centroid-scikit-learn

Answer 2

群集中心值是质心的值。在k-means聚类结束时，您将拥有三个单独的聚类和三个质心，每个质心位于每个聚类的中心。质心不一定必须与现有数据点重合。