从 Kmeans 中找到每个集群的分布答案

【问题标题】：Finding the spread of each cluster from Kmeans从 Kmeans 中找到每个集群的分布
【发布时间】：2011-01-20 04:57:22
【问题描述】：

我正在尝试检测输入向量与给定聚类中心的拟合程度。我可以很容易地找到最佳匹配（到输入向量的欧几里得距离最小的中心是最好的），但是，我现在需要研究匹配的好坏。

为此，我需要找到构成质心的向量的散布（标准差？），然后查看我的输入向量到中心的距离是否小于散布。如果它超出了传播范围，我应该可以说我没有适合它的集群（假设最好的不能很好地拟合输入向量）。

我不确定如何找到每个集群的分布。我有所有的中心向量，所有的训练向量都标有它们最近的集群，我只是不能完全理解我需要做什么才能得到传播。

我希望这很清楚？如果没有，我会尝试改写它！ TIA 伊恩

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用距离函数并计算从您的中心点到每个标记点的距离，然后计算出这些距离的平均值。那应该给你标准偏差。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您切换到使用不同的算法，例如高斯混合，您会得到 spread（例如，标准偏差）作为模型的一部分（聚类结果）。

【讨论】：