如何使用scikitlearn获取每个kmeans集群的惯性值？

Question

我使用scikit learn进行集群（k-means）。当我使用verbose选项运行代码时，它会打印每次迭代的惯性。在

一旦算法完成，我想得到每个形成的簇的惯性（k个惯性值）。我怎么才能做到呢？在

Answer 1

我设法用fit_变换的方法得到这些信息，然后他们得到每个样本与其聚类之间的距离。在

model = cluster.MiniBatchKMeans(n_clusters=n)
distances = model.fit_transform(trainSamples)
variance = 0
i = 0
for label in model.labels_:
    variance = variance + distances[i][label]
    i = i + 1