Sklearn：到每个集群的质心的平均距离
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【中文标题】Sklearn：到每个集群的质心的平均距离【英文标题】：Sklearn : Mean Distance from Centroid of each cluster 【发布时间】：2017-04-11 06:25:46 【问题描述】：如何找到从质心到每个集群中所有数据点的平均距离。我能够从每个集群的质心找到每个点（在我的数据集中）的欧几里得距离。现在我想找到从质心到每个集群中所有数据点的平均距离。 计算每个质心的平均距离的好方法是什么？ 到目前为止，我已经做到了..
def k_means(self):
data = pd.read_csv('hdl_gps_APPLE_20111220_130416.csv', delimiter=',')
combined_data = data.iloc[0:, 0:4].dropna()
#print combined_data
array_convt = combined_data.values
#print array_convt
combined_data.head()
t_data=PCA(n_components=2).fit_transform(array_convt)
#print t_data
k_means=KMeans()
k_means.fit(t_data)
#------------k means fit predict method for testing purpose-----------------
clusters=k_means.fit_predict(t_data)
#print clusters.shape
cluster_0=np.where(clusters==0)
print cluster_0
X_cluster_0 = t_data[cluster_0]
#print X_cluster_0
distance = euclidean(X_cluster_0[0], k_means.cluster_centers_[0])
print distance
classified_data = k_means.labels_
#print ('all rows forst column........')
x_min = t_data[:, 0].min() - 5
x_max = t_data[:, 0].max() - 1
#print ('min is ')
#print x_min
#print ('max is ')
#print x_max
df_processed = data.copy()
df_processed['Cluster Class'] = pd.Series(classified_data, index=df_processed.index)
#print df_processed
y_min, y_max = t_data[:, 1].min(), t_data[:, 1].max() + 5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 1), np.arange(y_min, y_max, 1))
#print ('the mesh grid is: ')
#print xx
Z = k_means.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(1)
plt.clf()
plt.imshow(Z, interpolation='nearest',
extent=(xx.min(), xx.max(), yy.min(), yy.max()),
cmap=plt.cm.Paired,
aspect='auto', origin='lower')
#print Z
plt.plot(t_data[:, 0], t_data[:, 1], 'k.', markersize=20)
centroids = k_means.cluster_centers_
inert = k_means.inertia_
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1],
marker='x', s=169, linewidths=3,
color='w', zorder=8)
plt.xlim(x_min, x_max)
plt.ylim(y_min, y_max)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()
简而言之，我想计算特定集群中所有数据点与该集群质心的平均距离，因为我需要根据这个平均距离清理我的数据
【问题讨论】：
【参考方案1】：这是一种方法。如果您想要欧几里得以外的其他距离度量，您可以用函数中的另一个距离度量替换k_mean_distance()。
计算每个分配的聚类和聚类中心的数据点之间的距离并返回平均值。
距离计算功能：
def k_mean_distance(data, cx, cy, i_centroid, cluster_labels):
# Calculate Euclidean distance for each data point assigned to centroid
distances = [np.sqrt((x-cx)**2+(y-cy)**2) for (x, y) in data[cluster_labels == i_centroid]]
# return the mean value
return np.mean(distances)
并且对于每个质心，使用函数得到平均距离：
total_distance = []
for i, (cx, cy) in enumerate(centroids):
# Function from above
mean_distance = k_mean_distance(data, cx, cy, i, cluster_labels)
total_dist.append(mean_distance)
所以，就你的问题而言：
def k_mean_distance(data, cx, cy, i_centroid, cluster_labels):
distances = [np.sqrt((x-cx)**2+(y-cy)**2) for (x, y) in data[cluster_labels == i_centroid]]
return np.mean(distances)
t_data=PCA(n_components=2).fit_transform(array_convt)
k_means=KMeans()
clusters=k_means.fit_predict(t_data)
centroids = km.cluster_centers_
c_mean_distances = []
for i, (cx, cy) in enumerate(centroids):
mean_distance = k_mean_distance(t_data, cx, cy, i, clusters)
c_mean_distances.append(mean_distance)
如果您绘制结果plt.plot(c_mean_distances)，您应该会看到如下内容：
【讨论】：
【参考方案2】：alphaleonis 给出了很好的答案。 对于 n 维度的一般情况，这里是他的答案需要的一些更改：
def k_mean_distance(data, cantroid_matrix, i_centroid, cluster_labels):
# Calculate Euclidean distance for each data point assigned to centroid
distances = [np.linalg.norm(x-cantroid_matrix) for x in data[cluster_labels == i_centroid]]
# return the mean value
return np.mean(distances)
for i, cent_features in enumerate(centroids):
mean_distance = k_mean_distance(emb_matrix, centroid_matrix, i, kmeans_clusters)
c_mean_distances.append(mean_distance)
【讨论】：
【参考方案3】：您可以使用以下 KMeans 属性：
cluster_centers_ : array, [n_clusters, n_features]
对于每个点，使用predict(X) 测试它属于哪个集群，然后计算到集群的距离预测返回（它返回索引）。
【讨论】：
这会给我已经得到的每个集群的质心坐标，现在我需要计算集群中所有数据点到其质心的平均距离。【参考方案4】：将所有距离计算成一个 numpy 数组。
然后使用nparray.mean() 得到平均值。
【讨论】：
这不能回答问题以上是关于Sklearn：到每个集群的质心的平均距离的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章