为另一个Kmean集群重用集群中心

Question

我有一个维度矩阵（nw，ny，nx），其中nx和ny是图像的维度（光子计数），对于每个像素，我有nw波长点的光谱轮廓。你知道吗

我应用了scikit learn python包中的K-mean聚类，聚类数等于ncl=5。你知道吗

dat =dat1.reshape(nw,nx*ny)
mm[:]=KMeans(n_clusters=ncl).fit(np.transpose(dat)).labels_
x=KMeans(n_clusters=ncl).fit(np.transpose(dat)).cluster_centers_

然后绘制x[i，：]（i=簇标签）我可以看到由Kmeans生成的5种不同的平均光谱剖面。 现在我的问题是：我想在同一维度（nw，ny，nx）的不同数据集中使用这5个聚类中心来检索我在这里称之为mm的标签。我该怎么做？你知道吗

提前感谢您抽出时间。你知道吗

Answer 1

正如@sascha指出的，您需要持久化KMeans对象来预测未来的数据

dat = dat1.reshape(nw,nx*ny)
clusterer = KMeans(n_clusters=ncl).fit(np.transpose(dat)

dat2 = dat2.reshape(nw,nx*ny)
dat2_labels = clusterer.predict(np.transpose(dat2))