谱集群Scikit学习集群中的打印项目

问题描述：

我知道我可以使用scikit-learn使用以下代码获取K均值聚类中特定集群的内容。谱集群Scikit学习集群中的打印项目

order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1] 
    terms = vectorizer.get_feature_names() 
    for i in range(true_k): 
     print "Cluster %d:" % i, 
     for ind in order_centroids[i, :10]: 
      print ' %s' % terms[ind], 
     print

对于谱聚类，我如何进行相同的操作，因为谱聚类没有属性'cluster_centers_'？我正在尝试在文本文档中对术语进行聚类。

答

已更新：对不起，我第一次没有正确理解你的问题。

我认为用Spectral Clustering做你想做的事是不可能的，因为光谱聚类方法本身并不计算任何中心，它根本不需要它们。它甚至不在原始空间中的采样点上运行，Spectral Clustering将您的数据集转换为不同的子空间，然后尝试在此数据集上聚集点。而且我不知道如何在数学上反转这个转换。

A Tutorial on Spectral Clustering

也许你应该问你的问题上的SO数学相关的社区更多的理论。

spectral = cluster.SpectralClustering(n_clusters=2, eigen_solver='arpack', affinity="nearest_neighbors") 
spectral.fit(X) 
y_pred = spectral.labels_.astype(np.int)

从here

仍然没能得到每簇个体而言，使用labels_我刚得到像[2 2 0 0 2 3 1 2 2 2 2]的数组四个簇，但我需要为了获得每个集群内的条款，是否有实现这一目标？ – sand

@sand，已更新。 –

谱集群Scikit学习集群中的打印项目

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