如何获得k均值集群中每个质心的值？

Question

我有一个csv文件，如下所示

date                       mse                                                  
2018-02-11                 14.34
2018-02-12                 7.24
2018-02-13                 244.5
2018-02-14                 3.5
2018-02-16                 12.67
2018-02-21                 45.66
2018-02-22                 15.33
2018-02-24                 98.44
2018-02-26                 23.55
2018-02-27                 45.12
2018-02-28                 78.44
2018-03-01                 34.11
2018-03-05                 23.33
2018-03-06                 127.45
...                        ...   
...                       ...

现在我想得到两个集群，以便我知道哪个集群及其平均值有什么价值。

现在它通常需要两个参数或一组值。因为我只关心mse值及其周围的簇，我将另一个参数作为范围传递，该范围与mse值的大小相同这就是我做的事情

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

df = pd.read_csv("generate_csv/all_data_device.csv", parse_dates=["date"])
df = df[df['mse'].values < 15000]
f1 = df['mse'].values
# generate another list of equal size
f2 = list(range(0, len(f1)))
X = np.array(list(zip(f1, f2)))
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)

labels = kmeans.predict(X)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
ax.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='*', c='#050505', s=1000)
plt.title('K Mean Classification (mse < 15000)')
plt.show()

这就是我得到的

现在我可以通过做这样的事情来获得质心坐标

# Centroid coordinates
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(centroids)

但是我想要每个质心的值。换句话说，因为质心代表每个簇下所有mse值的平均值，我想要每个簇的平均值。我该怎么办？