计算熊猫数据框中kmeans的损失函数答案

【问题标题】：Calculating Loss function for kmeans in pandas dataframe计算熊猫数据框中kmeans的损失函数
【发布时间】：2017-12-23 11:59:58
【问题描述】：

我有一个包含 5 列的数据框。我正在尝试对三个变量 X、Y 和 Z 的点进行聚类，并找到 kmeans 聚类的损失函数。下面的代码可以解决这个问题，但是如果我使用160,000 行为我的真实数据帧运行它，它需要永远！我认为它可以做得更快。

PS：sklearn 中的 KMeans 模块似乎没有提供损失函数，这就是我编写自己的代码的原因。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 5), columns=list('XYZVW'))
kmeans = KMeans(n_clusters = 6, random_state = 0).fit(df[['X','Y', 'Z']].values)
df['Cluster'] = kmeans.labels_
loss = 0.0
for i in range(df.shape[0]):
    cluster = int(df.loc[i, "Cluster"])
    a = np.array(df.loc[i,['X','Y', 'Z']])
    b = kmeans.cluster_centers_[cluster]
    loss += np.linalg.norm(a-b)
print(loss)

【问题讨论】：

避免使用 Python 代码，例如 for 循环。口译员很慢。向量化您的操作！

标签： python pandas join cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

似乎scipy 包处理了损失函数，而且速度非常快。代码如下：

from scipy.cluster.vq import vq, kmeans, whiten
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 5), columns=list('XYZVW'))
centers, loss = kmeans(df[['X','Y', 'Z']].values, 6)
df['Cluster'] = vq(features, centers)[0]

话虽如此，我仍然有兴趣知道使用sklearnkmeans 模块计算损失函数的最快方法。

【讨论】：

为什么scipy loss和ahoosh的方法不一样？

【解决方案2】：

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

惯性_：浮动

样本到它们最近的聚类中心的距离总和。

【讨论】：