python中的k-means：确定哪些数据与每个质心相关联答案

【问题标题】：k-means in python: Determine which data are associated with each centroidpython中的k-means：确定哪些数据与每个质心相关联
【发布时间】：2013-01-12 07:08:39
【问题描述】：

我一直在使用 scipy.cluster.vq.kmeans 进行一些 k-means 聚类，但想知道是否有办法确定每个数据点（推定）与哪个质心相关联。

显然您可以手动执行此操作，但据我所知，kmeans 函数不会返回这个？

【问题讨论】：

标签： python scipy cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

scipy.cluster.vq 中有一个函数 kmeans2 也可以返回标签。

In [8]: X = scipy.randn(100, 2)

In [9]: centroids, labels = kmeans2(X, 3)

In [10]: labels
Out[10]: 
array([2, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 0,
       1, 0, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 0, 0,
       2, 2, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 1,
       1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 0,
       1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 2])

否则，如果必须使用kmeans，也可以使用vq获取标签：

In [17]: from scipy.cluster.vq import kmeans, vq

In [18]: codebook, distortion = kmeans(X, 3)

In [21]: code, dist = vq(X, codebook)

In [22]: code
Out[22]: 
array([1, 0, 1, 0, 2, 2, 2, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1,
       2, 2, 1, 2, 0, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 2, 1, 1, 1,
       0, 1, 2, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 1, 0, 2, 2, 2,
       0, 1, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1,
       2, 0, 2, 0, 2, 1, 1, 1])

Documentation: scipy.cluster.vq

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