Estoy usando los métodos de agrupación aglomerativa jerárquica de SciPy para agrupar una matriz de características m x n, pero después de que se completa la agrupación, parece que no puedo entender cómo obtener el centroide de los grupos resultantes. A continuación sigue mi código:

Y = distance.pdist(features)
Z = hierarchy.linkage(Y, method = "average", metric = "euclidean")
T = hierarchy.fcluster(Z, 100, criterion = "maxclust")

Estoy tomando mi matriz de características, calculando la distancia euclidiana entre ellas y luego pasándolas al método de agrupamiento jerárquico. A partir de ahí, estoy creando clusters planos, con un máximo de 100 clusters

Ahora, según los grupos planos T, ¿cómo obtengo el centroide 1 x n que representa cada grupo plano?