获取离质心最近的点，scikit-learn？答案

【问题标题】：Get nearest point to centroid, scikit-learn?获取离质心最近的点，scikit-learn？
【发布时间】：2014-03-06 19:46:27
【问题描述】：

我正在使用 K-means 来解决聚类问题。我试图找到最接近质心的数据点，我相信它被称为中心点。

有没有办法在 scikit-learn 中做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

这不是 medoid，但您可以尝试以下方法：

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.cluster import KMeans
>>> from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min
>>> X = np.random.randn(10, 4)
>>> km = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
>>> closest, _ = pairwise_distances_argmin_min(km.cluster_centers_, X)
>>> closest
array([0, 8])

数组closest 包含X 中最接近每个质心的点的索引。所以X[0]是X中离质心0最近的点，X[8]是离质心1最近的点。

【讨论】：

我认为这个答案的问题在下面得到了正确解决。 pairwise_distances_argmin_min 可能会返回重复项

【解决方案2】：

我尝试了上述答案，但结果出现重复。无论聚类结果如何，上面都会找到最近的数据点。因此它可以返回同一个集群的副本。

如果您想在中心指示的同一集群中找到最接近的数据，试试这个。

此解决方案给出的数据点来自所有不同的集群，并且返回的数据点的数量与集群的数量相同。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin_min

# assume the total number of data is 100
all_data = [ i for i in range(100) ]
tf_matrix = numpy.random.random((100, 100))

# set your own number of clusters
num_clusters = 2

m_km = KMeans(n_clusters=num_clusters)  
m_km.fit(tf_matrix)
m_clusters = m_km.labels_.tolist()

centers = np.array(m_km.cluster_centers_)

closest_data = []
for i in range(num_clusters):
    center_vec = centers[i]
    data_idx_within_i_cluster = [ idx for idx, clu_num in enumerate(m_clusters) if clu_num == i ]

    one_cluster_tf_matrix = np.zeros( (  len(data_idx_within_i_cluster) , centers.shape[1] ) )
    for row_num, data_idx in enumerate(data_idx_within_i_cluster):
        one_row = tf_matrix[data_idx]
        one_cluster_tf_matrix[row_num] = one_row

    closest, _ = pairwise_distances_argmin_min(center_vec, one_cluster_tf_matrix)
    closest_idx_in_one_cluster_tf_matrix = closest[0]
    closest_data_row_num = data_idx_within_i_cluster[closest_idx_in_one_cluster_tf_matrix]
    data_id = all_data[closest_data_row_num]

    closest_data.append(data_id)

closest_data = list(set(closest_data))

assert len(closest_data) == num_clusters

【讨论】：

pmids_idx_in_i_cluster 和 data_idx_in_i_cluster 是什么？（两人身份不明）

【解决方案3】：

您要实现的基本上是矢量量化，但是是“反向”的。 Scipy 有一个非常优化的功能，比提到的其他方法快得多。输出与 pairwise_distances_argmin_min() 相同。

    from scipy.cluster.vq import vq

    # centroids: N-dimensional array with your centroids
    # points:    N-dimensional array with your data points

    closest, distances = vq(centroids, points)

当你用非常大的数组执行它时，最大的不同是，我用一个包含 100000+ 点和 65000+ 质心的数组执行它，这种方法比 pairwise_distances_argmin_min() 快 4 倍scikit，如下图：

     start_time = time.time()
     cl2, dst2 = vq(centroids, points)
     print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
     --- 32.13545227050781 seconds ---

     start_time = time.time()
     cl2, dst2 = pairwise_distances_argmin_min(centroids, points)
     print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
     --- 131.21064710617065 seconds ---

【讨论】：