python - 重新计算聚类质心

Question

k-medoids 的第一步是从您的数据集 (X) 中随机挑选 k-centroids/medoids，当更新 x1 改变了一些集群时，如何重新计算这些质心？ 无需重新聚集

假设有一个数字，如果轮用于更新 X 的值，例如 5 轮，当用户 5 的集群更改为集群 1 时，如何选择新的质心？并且用户0的集群更改为集群2？（当 x1 值更新时）等等。像这样

  cluster  user        x1
0        2     0  [0.83200858]
1        4     1  [0.85566274]
2        4     2  [0.85364912]
3        2     3  [0.81536489]
4        1     4  [0.84929932]
5        1     5  [0.83054322]
6        1     6  [0.84899714]
7        2     7  [0.82019115]
8        4     8  [0.86112067]
9        2     9   [0.8312496]

如何为那些受更新影响的集群重新计算集群质心？无需重新聚类数组 X

标签： pythonclustered-index