Python：如何使用k-means算法比较聚类之间的相似性？

Question

我对同一个事件有两个观察。比如说X和Y。 我想有nc集群。我正在使用sklearn进行聚类。

x = KMeans(n_clusters=nc).fit_predict(X) 
y = KMeans(n_clusters=nc).fit_predict(Y) 

有一项措施，允许我比较x和y：即，该措施将1，在集群x和y是相同的。

Answer 1

只需提取你的k均值对象的聚类中心（见docs）：

x_centers = x.cluster_centers_ 
y_centers = y.cluster_centers_ 

的，你必须决定你使用比较这些哪一个指标。请记住，这些中心是浮点，聚类过程是一种启发式算法，聚类过程是一种随机算法。这意味着，即使对于在相同数据上训练的群集对象，您也会得到某种解释为的概率不尽相同的概率很高的。

这个link讨论了一些方法和问题。