在Scikit-lear库中K-means算法中聚合到中心点是如何实现的

在Scikit-learn库中，K-means算法中聚合到中心点是通过计算每个样本到每个聚类中心的距离来完成的。具体而言，对于每个样本，K-means算法会计算其到每个聚类中心的欧几里得距离（或其他距离度量），将其归入距离最近的聚类中心对应的簇中。

在KMeans类中，可以通过以下代码来获取每个样本到聚类中心的距离：

kmeans.transform(X)

其中，X为输入数据。返回的结果是一个数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个聚类中心，数组中的每个元素代表该样本到对应聚类中心的距离。可以通过np.argmin()函数来获取每个样本所属的聚类编号，如下所示：

import numpy as np
labels = np.argmin(kmeans.transform(X), axis=1)

其中，axis=1表示沿着第二个轴（即列）进行求取，得到的结果是一个一维数组，每个元素代表对应样本所属的聚类编号。