我如何从k均值算法中获得平方误差和（SSE）？

Question

我有一个包含两列和450行的数据框。首先，我必须运行具有不同k值（意味着k个簇）的K-means算法。每次我运行不同的k值时，我都必须计算SSE。我只是给出了数学方程式。通过将每个点的距离平方到其各自的聚类质心，然后将所有内容相加得出SSE。因此，最后我应该为每个k值设置SSE。

我已经到了运行k均值算法的地方：

Data.kemans <- kmeans(data, centers = 3)

如何从此data.kmeans中获取SSE（平方误差总和）？

Answer 1

我认为这是由kmeans返回的。该文档说：

值

kmeans返回“ kmeans”类的对象，该对象具有打印和适合的方法。该列表至少包含以下组件：

（...）

小孩
总平方和。

withinss
簇内平方和的向量，每个簇一个分量。

tot.withinss
集群内的总平方和，即sum（withinss）。

betweenss
簇间平方和，即totss-tot.withinss。

因此，Data.kmeans$withinss应该会为您提供所需的答案。

Answer 2

如果您正在使用scikit-learn计算SSE值，那么将有一个内置属性.inertia _。

from sklearn. cluster import KMeans
kmeans = KMeans()
kmeans.fit(your_data)
kmeans.inertia_ #returns the SSE value