Trouver la diffusion de chaque groupe de Kmeans

Question

Je suis en train de détecter à quel point un vecteur d'entrée correspond à un centre de cluster donné. Je peux trouver la meilleure correspondance assez facilement (au centre avec la distance minimale euclidienne au vecteur d'entrée est le meilleur), mais je dois maintenant travailler la qualité d'un match qui est.

Pour ce faire, je dois trouver l'écart (écart-type?) Des vecteurs qui construisent le centre de gravité, puis voir si la distance de mon vecteur d'entrée au centre est inférieure à la propagation. Si c'est plus que la propagation que je devrais être en mesure de dire que je n'ai pas des grappes pour l'adapter (étant donné que le meilleur ne correspond pas au vecteur d'entrée bien).

Je ne sais pas comment trouver la propagation par cluster. J'ai tous les vecteurs du centre, et tous les vecteurs de formation sont marqués avec leur plus proche cluster, je ne peux pas tout à fait exactement ce que comprendre que je dois faire pour obtenir la propagation.

J'espère que ce clair? Sinon je vais essayer de reformuler! TIA Ian

Answer 1

Utilisez la fonction de la distance et calculer la distance de votre point central à chaque point marqué, figure ensuite la moyenne de ces distances. Cela devrait vous donner l'écart-type.

Answer 2

Si vous passez à l'aide d'un algorithme différent, tel que le mélange de gaussiennes, vous obtenez le propagation (par exemple, std écart.) Dans le cadre du modèle (résultat de regroupement).

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

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