如何使用sickit学习计算k-means特征重要性

Question

我使用 scikit-learn 通过 k-means 进行聚类：

from sklearn import cluster 
k = 4
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=k)

但另一个问题是：如何使用 scikit 学习计算 k 均值特征重要性？

Answer 1

不幸的是，据我所知，在 k-means 算法的上下文中没有“特征重要性”这样的东西——至少在理解特征重要性意味着“自动相关性确定”的情况下（如下面的链接所示）。

事实上，k-means 算法平等地对待所有特征，因为聚类过程取决于数据点和聚类中心之间的（未加权的）欧几里德距离。

更一般地，存在执行自动特征选择或自动相关性确定的聚类算法，或用于聚类的通用特征选择方法。一个特定的（和任意的）示例是 Roth 和 Lange，聚类问题中的特征选择，NIPS 2003