查找质心和点之间的距离

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python、nearest-neighbor、centroid

假设我有一个点的特征[3.5, 2.5, 7.5]和一个类的计算质心的列表- 0.700 我必须找到点和质心之间的欧几里德距离。这就是我迷失的地方，因为我使用的欧几里德距离的公式是： ? _euclidean(self, x, y): return sqrt(sum(pow(a - b, 2) for a, b i

浏览 28提问于2021-09-09得票数 0

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为分层聚类算法设置初始集群结构

python、initialization、hierarchical-clustering

通常，在分层聚类中，算法从每个点在其自己的组中开始，然后基于给定的度量组合组。python或R都可以

浏览 3提问于2021-01-08得票数 0

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具有自身距离函数的k-NN算法

python、machine-learning、scikit-learn

我想使用科学学习中的k-NN算法。对于距离函数，我想使用我的“自己”函数。这些应该用tanimoto系数来计算。对于tanimo，im计算x和y中的所有1，并返回一个skalar=系数。，它们实际上应该只有1和0？tanimoto中的打印x，y的输出是：[ 0

浏览 3提问于2016-01-12得票数 1

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所有质心坐标组合之间的成对距离- Matlab

matlab

下面的脚本根据对象的质心标记图像中的对象。如何在所有质心坐标组合之间形成成对距离(无重叠)并在表中返回结果？我在考虑使用pdist2，但我不知道如何构造for循环。谢谢。

浏览 22提问于2019-06-01得票数 1

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计算数组之间的距离

python、python-3.x、numpy

我用向量化的方式计算数据点的X和中心向量之间的欧几里德距离，我的问题是，在高维的质心之间，我返回了所有距离的矩阵。我想要做的是只使用numpy返回X和质心之间最近的质心的所有距离的向量，而不使用外部库。期望的</

浏览 4提问于2020-11-25得票数 1

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ArcGIS中所有特征之间的距离矩阵

arcgis、distance-matrix、near

我需要所有多边形之间的欧几里德距离，所以一个20,000 x 20,000距离矩阵，其中每个多边形的距离，所有其他多边形的距离存储。有什么解决办法吗？近距离工具:计

浏览 5提问于2021-11-04得票数 1

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如何计算每一次观测与scipy.cluster.hierarchy创建的质心之间的距离？

scipy、distance、hierarchical-clustering、centroid

我有一个向量x，它表示用tf转换的文本数据.然后利用学习的cosine_similarity()函数计算矢量各点之间的距离，并利用scipy.cluster.hierarchy建立病房距离的linkage_matrix这创建了一个分层聚类，但我不知道如何计算每个观察到的每个质心的距离。在使用sklearn中的kmeans时，我计算出可以调用transform()方

浏览 5提问于2022-10-27得票数 0

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如何在scipy-cluster中的每个簇中选择最接近中心的代表？

python、cluster-analysis、hierarchical-data、hierarchical-clustering

如果给定阈值，有没有方法/函数可以给出每个集群的代表，或者我想要的代表数量？理想情况下，每个代表必须与其所属集群的中心保持最近的距离。编辑:我在每个集群中寻找最接近质心的数据点。

浏览 4提问于2012-06-19得票数 2

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K-表示初始化

clustering、unsupervised-learning

在本文中，http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/1/2006-13.pdf，他们提出随机选择一个数据点，然后根据初始质心的距离来选择其他的质心。我的问题是:这如何给你正确的结果？假设我的数据集群自然地分为三个集群，一个围绕(x，y)点(1，1)，(0，0)和(-1，-1)的有噪声的集群。假设我使用论

浏览 0提问于2019-11-25得票数 3

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K-means -如何计算最小距离

algorithm、math、k-means

在计算到每个对象的质心距离后，如何计算other中的最小距离，以便将对象分配到最近的集群？

浏览 0提问于2013-02-18得票数 0

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pcl：：欧几里季安聚类提取与pcl::Kmeans

c++、c++14、cluster-analysis、k-means、point-cloud-library

在PCL教程中，我们可以学习如何分割平面和提取欧几里德聚点云。所以现在，在我使用pcl::EuclideanClusterExtraction算法之后。我需要每个星系团的质心或平均位置。使用pcl::EuclideanClusterExtraction，我需要用for循环计算质心。搜索之后，我发现了pcl::Kmeans，它直接提供了一个函数get_centroids()来获取集群的质心：。现在我有点糊涂了。pcl::EuclideanClusterExtractio

浏览 5提问于2020-10-20得票数 0

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无法获取群集输出Mahout

cluster-analysis、mahout、k-means

我在Mahout中运行kmeans，作为输出，我得到了文件夹clusters-x、clusters-x-final和clusteredPoints。如果我理解得很好，clusters-x是每次迭代中的质心位置，clusters-x-final是最终的质心位置，clusteredPoints应该是使用集群id和权重(表示属于集群的概率)聚类的点(取决于点与其质心之间的</em

浏览 3提问于2014-08-25得票数 0

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在K-Means中传递自定义距离函数

matlab、k-means

在MATLAB k-means实现中，有没有一种传递自定义距离函数(例如jaccard距离)的方法？D = pdist(X,'jaccard');

浏览 1提问于2012-08-27得票数 3

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根据距离矩阵找到每个元素与质心之间的距离？

python、scikit-learn、data-science、k-means、distance-matrix

我有一个距离矩阵(元素之间的成对距离)，我想找到集合的质心，并获得每个元素与质心之间的距离。KMeans(n_clusters=1)km.cluster_centers_ cluster_centers_返回一个坐标列表，但我不确定这是否表示每个元素与质心之间的距离如果k-means不是解决这个问

浏览 30提问于2021-07-14得票数 0

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python、numpy、cluster-analysis、k-means

我对一些数据X进行了一些聚类分析，得到了标签y和质心c。现在，我正在试图计算X与它们分配的集群的质心c之间的距离。当我们有少量的观点时，这是很容易的：X = np.random.rand(10,3) distances = []

浏览 2提问于2021-03-12得票数 0

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