<div dir="ltr"><div><span style="font-size:12.8px">Dear <span class="gmail-il">scikit</span>-</span><span class="gmail-m_-4507006832218497429gmail-il" style="font-size:12.8px"><span class="gmail-il">learn</span></span><span style="font-size:12.8px"> members,</span><br></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div>I am using SciPy's hierarchical agglomerative clustering methods to cluster a <div>1000 x 22 matrix of features, after clustering my data set with scipy.cluster.hierarchy.linkage and and assigning each sample to a cluster,</div><div>I can't seem to figure out how to get the centroid from the resulting clusters. </div><div>I would like to extract one element or a few out of each cluster, which is the closest to that cluster's centroid.<br></div><div><br></div><div>Below follows my code:</div><div><br></div><div><b>D=np.loadtxt(open("C:\dataset.txt", "rb"), delimiter=";")<br></b></div><div><b>Y = hierarchy.linkage(D, 'ward')<br></b></div><div><div><b>assignments = hierarchy.fcluster(Y, 5, criterion="maxclust")</b></div></div><div><br></div><div>I am taking my matrix of features, computing the euclidean distance between them, and then passing them onto the hierarchical clustering method. From there, I am creating flat clusters, with a maximum of 5 clusters<br></div><div><br></div><div>Now, based on the flat clusters <b>assignments</b>, how do I get the 1 x 22 centroid that represents each flat cluster?<br></div><div><br></div><div>Best.</div></div>