Scipy 계층 적 클러스터링 - 새로운 벡터 클러스터링

Question

ward 방법을 사용하여 scipy linkage을 사용하여 많은 특징 벡터를 클러스터링합니다.

나는 두 단계로 작동하는 예측 모델을 원하는 :

1. 훈련 데이터가 clusterized됩니다
2. 새로운 벡터는 벡터와 각 클러스터 사이의 거리가 계산되고, 제공, 새로운 벡터를 할당 "가장 가까운"클러스터 레이블

어떻게 새 벡터와 미리 계산 된 클러스터 사이의 거리를 계산할 수 있습니까?

Answer 1

유클리드 측정 기준을 사용 하시겠습니까? 미리 계산 된 클러스터에는 중심이 있다고 생각합니다. 따라서 모든 중심과 새로운 벡터 사이의 거리를 계산할 수 있습니다.