机器学习inertia源代码

以下是Python中使用Scikit-learn库的K-Means聚类算法中计算inertia的源代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假定有n个样本，每个样本有m个特征
X = np.array(...)  # 样本数据，shape为(n, m)

# 初始化K-Means聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=..., init='k-means++', max_iter=..., n_init=...)

# 训练聚类器
kmeans.fit(X)

# 计算inertia
inertia = kmeans.inertia_

其中，`n_clusters`为聚类数目，`init`为初始化聚类中心的方法，`max_iter`为最大迭代次数，`n_init`为初始化聚类中心的次数，`inertia_`为计算出的聚类结果的inertia值。