【sklearn常用的函数】

【pairwise_distances_argmin】

语法：

示例：

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers，axis=1)

X.shape：（3000,2）；k_means_cluster_centers.shape：（3,2）

k_means_labels.shape：（3000，）

返回结果是X中的每一行与k_means_cluster_centers中的每一行的沿axis=1的距离，最小的k_means_cluster_centers的序号

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers，axis=0)

k_means_labels.shape：（3，）

返回结果“像是”k_means_cluster_centers中的每一行对应X中最小距离的行数

为了验证如上假设：

pairwise_distances_argmin(k_means_cluster_centers, X, axis=1)

pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers,axis=0)

两个调用的返回一致，都是：

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【sort】

语法：

示例：

mbk_means_cluster_centers = np.sort(mbk.cluster_centers_, axis=0)

mbk.cluster_centers_：shape：（3,2）

mbk.means_cluster_centers：