k均值聚类的成本函数

我对我的数据集使用sklearn.cluster.MiniBatchKMeans。我想找到“（1 /样本数量）*（x（i）与其聚类中心之间的平方距离的总和）”，如下图所示。k均值聚类的成本函数

有一个在 “sklearn.cluster.MiniBatchKMeans” 一个 “inertia_”。我在想， “inertia_” 是计算这个数字？或者有没有其他方法可以找到它。感谢您的考虑。

2015-10-09 Talia

http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means 看起来像是你想要的。但是，您可以计算训练集中每个点与其中心之间的平方距离总和，以进行双重检查。 –

这是正确的。根据他们的文档，它们定义为inertia

$\sum_{i=0}^{n}\min_{\mu_j \in C}(||x_j - \mu_i||^2)$

所以，从你的估计得到的惯性，抢sklearn.cluster.MiniBatchKMeans.inertia_。

2016-03-28 23:38:13 cosmosa

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