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入力ベクトルが特定のクラスター中心にどの程度適合しているかを検出しようとしています。最適な一致を非常に簡単に見つけることができます (入力ベクトルまでのユークリッド距離が最小の中心が最適です)。

これを行うには、重心を構築するベクトルの広がり (標準偏差?) を見つけ、入力ベクトルから中心までの距離が広がりよりも小さいかどうかを確認する必要があります。それがスプレッドよりも大きい場合、それに適合するクラスターがないと言うことができるはずです(最良のものが入力ベクトルにうまく適合しない場合)。

クラスターごとの広がりを見つける方法がわかりません。私はすべての中心ベクトルを持っており、すべてのトレーニングベクトルは最も近いクラスターでラベル付けされています.スプレッドを得るために何をする必要があるかを正確に理解することはできません.

それが明確であることを願っていますか?そうでない場合は、言い換えてみます。ティア・イアン

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距離関数を使用して、中心点からラベル付けされた各点までの距離を計算し、それらの距離の平均を計算します。それはあなたに標準偏差を与えるはずです。

于 2010-02-23T18:32:18.507 に答える
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Mixture of Gaussian などの別のアルゴリズムを使用するように切り替えると、モデル (クラスタリング結果) の一部として広がり(たとえば、標準偏差) が得られます。

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

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

于 2013-11-20T17:50:01.847 に答える