寻找从K均值每个集群的传播

Question

我试图检测输入向量如何适合一个给定的群集中心。我可以很容易地（与该输入向量最小欧式距离的中心是最好的），但是，我现在需要的工作有多好比赛就是找到最佳匹配。

要做到这一点，我需要找到其积聚的质心向量的扩散（标准偏差σ），然后查看是否从我的输入矢量到中心的距离小于所述传播。如果它超过了传播比我应该可以说，我没有集群，以适应它（因为最好不适合输入向量以及）。

我不知道如何找到每个集群的传播。我把所有的中心向量，所有的训练矢量都标有自己最近的聚类，我只是不太捉摸正是我需要做的就是传播。

我希望这清楚了吗？如果没有，我会尝试改写了！ TIA 伊恩

Answer 1

使用距离函数，并计算每个标记的点从中心点的距离，然后计算出这些距离的平均值。这应该给你的标准偏差。

Answer 2

如果您切换到使用不同的算法，例如高斯混合，将得到的扩展（例如，标准。偏差）作为模型（聚类结果）的一部分。

http://home.deib.polimi.it/matteucc/聚类/ tutorial_html / mixture.html

http://en.wikipedia.org/wiki/Mixture_model