Scikit learn 使用Pipline后如何获得KMeans惯性值

我想通过使用管道将StandardScaler和KMeans结合起来，并检查KMeans的惯性，因为我想检查哪个集群的数量最好。 代码如下：

ks = range(3, 5)
inertias = []
inertias_temp = 9999.0
for k in ks:
    scaler = StandardScaler()
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=rng)
    pipeline = make_pipeline(scaler, kmeans)
    pipeline.fit(X_pca)
    labels = pipeline.predict(X_pca)
    np.round(kmeans.cluster_centers_, decimals=3)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
if (kmeans.inertia_ < inertias_temp):
    n_clusters_min = k
    kmeans_min = kmeans
    inertias_temp = kmeans.inertia_

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然而，我认为kmeans.indivity的值可能不正确，因为它应该在pipeline.predict之后得到。但是我没有办法在pipeline.predict之后得到这个值。有人能帮我吗？

可以从make_管道实例观察集群运行的惯性距离。但是，没有必要执行。预测观察质心数的距离。要在您的情况下访问惯性值，您可以键入以下内容：

pipeline.named_steps['kmeans'].惯性_

然后按你喜欢的方式处理它

此外，我有一些空闲时间，所以我为您重新编写了一些代码，以使其更有趣：

scaler = StandardScaler()
cluster = KMeans(random_state=1337)
pipe = make_pipeline(scaler, cluster)

centroids = []
inertias = []
min_ks = []
inertia_temp = 9999.0

for k in range(3, 5):
    pipe.set_params(cluster__n_clusters=k)
    pipe.fit(X_pca)
    centroid = pipe.named_steps['cluster'].cluster_centers_
    inertia = pipe.named_steps['cluster'].inertia_        
    centroids.append(centroid)
    inertias.append(inertia)

    if inertia < inertia_temp:
        min_ks.append(k)

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谢谢你的提问

非常感谢！你真好！是 啊没问题。