클러스터의 중심을 찾습니다

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1253801

문제

다음과 같은 문제가 있습니다. 주요 문제를 제기하기 위해 초록을 만들었습니다.

나는 각각 10 점이 있으며, 이는 다른 각각과 약간 떨어져 있습니다. 나는 원한다

  1. 클러스터의 중심을 찾을 수있어서 서로 지점까지의 쌍 거리가 최소화되는 지점을 찾으십시오.
    p (j) ~ p (k)가 j와 k의 쌍 거리를 나타냅니다.
    P (i)는 클러스터의 중심점 IFF P (i) st Min [sum (p (j) ~ p (k))] 모두 0 <j, k <= n 여기서 클러스터에 n 포인트가 있습니다.
  2. 클러스터의 데이터 포인트 수가 일부 임계 값 t보다 높으면 클러스터를 두 클러스터로 분할하는 방법을 결정하십시오.

이것은 유클리드 공간이 아닙니다. 그러나 거리는 다음과 같이 요약 될 수 있습니다 -P (i)는 점 I입니다.

       p(1)    p(2)    p(3)    p(4)    p(5)    p(6)    p(7)    p(8)    p(9)    p(10)
p(1)    0       2       1       3       2       3       3       2       3        4
p(2)    2       0       1       3       2       3       3       2       3        4
p(3)    1       1       0       2       0       1       2       1       2        3
p(4)    3       3       2       0       1       2       3       2       3        4      
p(5)    2       2       1       1       0       1       2       1       2        3   
p(6)    3       3       2       2       1       0       3       2       3        4   
p(7)    3       3       2       3       2       3       0       1       2        3  
p(8)    2       2       1       2       1       2       1       0       1        2 
p(9)    3       3       2       3       2       3       2       1       0        1
p(10)   4       4       3       4       3       4       3       2       1        0

이 클러스터의 중심 지점이 어느 것을 계산합니까?

도움이 되었습니까?

해결책

내가 이것을 이해하는 한 이것은 k처럼 보이며 클러스터링을 의미하며, 당신이 찾고있는 것은 일반적으로 '메도이드'라고합니다.

여기를 봐: http://en.wikipedia.org/wiki/medoids 또는 여기 : http://en.wikipedia.org/wiki/k-medoids

다른 팁

나는 완전한 어리 석음을 나타 내기 직전에 오는 프리슨을 가질 수 있습니다. 그러나 이것이 무자비한 힘으로 쉽게 생산되지 않습니까? 파이썬에서 :

distances = [
[ 0 , 2 , 1 , 3 , 2 , 3 , 3 , 2 , 3 , 4 , ],
[ 2 , 0 , 1 , 3 , 2 , 3 , 3 , 2 , 3 , 4 , ],
[ 1 , 1 , 0 , 2 , 0 , 1 , 2 , 1 , 2 , 3 , ],
[ 3 , 3 , 2 , 0 , 1 , 2 , 3 , 2 , 3 , 4 , ],
[ 2 , 2 , 1 , 1 , 0 , 1 , 2 , 1 , 2 , 3 , ],
[ 3 , 3 , 2 , 2 , 1 , 0 , 3 , 2 , 3 , 4 , ],
[ 3 , 3 , 2 , 3 , 2 , 3 , 0 , 1 , 2 , 3 , ],
[ 2 , 2 , 1 , 2 , 1 , 2 , 1 , 0 , 1 , 2 , ],
[ 3 , 3 , 2 , 3 , 2 , 3 , 2 , 1 , 0 , 1 , ],
[ 4 , 4 , 3 , 4 , 3 , 4 , 3 , 2 , 1 , 0 , ],
]

currentMinimum = 99999

for point in range ( 10 ) :
    distance_sum = 0
    for second_point in range ( 10 ) :
        if point == second_point : continue
        distance_sum += distances [ point ] [ second_point ]
    print '>>>>>', point, distance_sum 

    if distance_sum < currentMinimum :
        currentMinimum = distance_sum 
        centre = point

print centre

ㅏ)

  • 모든 거리의 중간 값 또는 평균 값을 찾으십시오. = Avgall
  • 각 P에 대해 다른 기계와 평균 거리를 찾으십시오. = AVGP (I)
  • 더 가까운 것을 중심으로 선택하십시오. avgall ~ = avgp (i)

b) 지금은 전혀 모른다 ..

어쩌면 각 p에 대해 더 가까운 기계를 찾으십시오.

이 논리에 의해 그래프를 만듭니다.

어쨌든 (아직 모르겠지만) 그래프를 나눕니다.

당신이하려는 일 또는 적어도 (b)는 클러스터 분석에 속합니다. 데이터 포인트 (예 : N 차원 공간의 지점)가 그룹 또는 클러스터로 나뉘어지는 수학 / 통계 / 계량 학체의 분기. 이것을하는 방법은 사소한 질문이 아니며, 많은 가능한 방법이 있습니다.

더 읽어보십시오 클러스터 분석에 관한 Wikipedia 기사.

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