У меня есть набор данных без метки, который я пытаюсь кластеризовать с помощью различных алгоритмов кластеризации.
Мне удалось найти центроиды / «среднее значение каждого компонента смеси» в sklearn.mixture.GaussianMixture с использованием .means_. Затем в своем коде я беру точку, наиболее близкую к способам получения репрезентативной выборки в каждом кластере.
Я хочу сделать то же самое с SpectralClustering, но я не вижу метода ".means_" или какого-либо метода для получения центроида каждого кластера. Это может быть результатом моего неправильного понимания того, как работает спектральная кластеризация, или просто отсутствием функций в этой библиотеке.
В качестве примера я хотел бы сделать:
sc = SpectralClustering(n_components=10, n_init=100)
sc.fit(data)
closest, _ = pairwise_distances_argmin_min(sc.means_, data)
Но, конечно, у SpectralClustering нет метода .means_.
Спасибо за любую помощь в этом.