如何計算此聚類中總誤差的度量

Question

這是一個關於k-means聚類算法的問題。我有以下幾點和數據集羣S1。任何人都可以告訴我如何計算與此集羣相關的總誤差？我知道這不是一個嚴格的編程問題，但我需要它用於我的算法。我認爲答案應該是4/3，但我不知道如何計算這個。誰能幫我？

x1= (2.0,1.0) 
x2= (2.0,2.0) 
x3= (1.0,2.0) 

S1={ x1, x2, x3 } 

Answer 1

有很多方法來計算錯誤。這是一個。

首先計算集合的質心，C1 =（x1 + x2 + x3）/ 3。然後將誤差計算爲與質心距離之和：E1 = d（C1-x1）+ d（C1-x2）+ d（C1-x3）。

Answer 2

我不得不在過去的幾周內搜索類似的東西。與大多數事情一樣，找到正確的名字也有很大幫助。您正在尋找一個集羣有效性指數。 我發現算法（和相關數學）的一個有用的來源是Gan，Ma和Wu的「數據聚類理論，算法和應用」的第17章。從亞馬遜價格不低於100美元，但我會發現本書的其餘部分很有用。 雖然它涵蓋了很多這些指標，但缺乏對優勢和劣勢的良好討論，所以您需要一些在線搜索。

最後我嘗試了Davies Bouldin Index和Dunn's Index。鄧恩工作得更好，但計算速度很慢，我決定使用質心重心距離（而不是組件點重心距離）和質心最大半徑而不是真實直徑的簡化版本。到目前爲止，這對我來說很好。

大部分各種指標都使用簇大小和分離度量。