我有以下问题 - 抽象化以提出关键问题。
我有 10 个点，它们之间有一定的距离。我要
- 能够找到集群的中心，即与其他点的成对距离最小化的点，
令 p(j) ~ p(k) 表示点 j 和 k 之间的成对距离
p(i) 是簇的中心点当且仅当 p(i) s.t. min[sum(p(j)~p(k))] 对于所有 0 < j,k <= n 我们在集群中有 n 个点 - 确定一旦集群中的数据点数量超过某个阈值 t，如何将集群分成两个集群。
这不是欧氏空间。但是距离可以总结如下 - p(i) 是点 i:
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
我如何计算哪个是这个集群的中心点？
最佳答案
据我所知，这看起来像 K 均值聚类，而您要查找的通常称为“Medoids”。
See here: http://en.wikipedia.org/wiki/Medoids or here: http://en.wikipedia.org/wiki/K-medoids
关于algorithm - 寻找簇的中心，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1253801/