来自 Scikit-Learn 的 K 均值的失真函数

Question

用 Scikit-Learn 进行 K 表示聚类时，要得到失真函数（每个点到其中心的距离之和），一种简单的方法是获取中心 ( k_means.cluster_centers_) 并总结每个点的距离。

只是想知道是否有更快的方法？（就程序员时间而言）类似于直接函数调用之类的东西。

Answer 1

这已经在类fit的inertia_属性中预先计算KMeans。

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.cluster import KMeans
>>> iris = load_iris()
>>> km = KMeans(3).fit(iris.data)
>>> km.inertia_
78.940841426146108