找出k-均值聚類中簇的質心座標

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我有大量的數據。我已經在我的數據上實現了k-means聚類。它對數據進行聚類，並在集羣中繪製具有質心周圍數據點的圖。找出k-均值聚類中簇的質心座標

圖表如下：

但我想要得到的質心的精確x和y座標印刷，這樣我可以從質心計算的新數據點的距離，使以找出新數據所屬的集羣。（測試點; ctrs]）％測試點爲1x10，D將爲20x20 [距離測試點ID] = min（D（1,2：結束）），）我無法理解[distance testpointID] = min（D（1,2：end））實際上是什麼嗎？請幫助我！

來源

2016-02-17 user5939997

嘗試使用**文檔**！ –

和**停止重新發布相同的問題**：[關於k-means聚類在MATLAB中的查詢]（http://stackoverflow.com/questions/35359104/query-regarding-k-means-clustering-in-matlab） –

這是從 Matlab help for the kmeans function

[idx,C] = kmeans(___) % returns the k cluster centroid locations 
         % in the k-by-p matrix C.

這意味着你可以調用kmeans有兩個輸出參數。第一個將包含你的點數，第二個是你正在尋找的質心位置。

來源

2016-02-17 12:38:37 wsj

如果您已使用Matlab函數，則質心是第二個輸出參數。但是，如果您自己實施了K-Means，則必須通過考慮其定義手動評估這些質心。對於給定的聚類，質心不過是與該聚類關聯的點之間的平均值。
如果您有任務{point; cluster}，您可以輕鬆評估質心：假設您有一個給定的集羣，其中n分配給它，這些點是a1,a2,...,an。您可以使用以下方法評估此羣集的質心：

centroid=(a1+a2+...+an)/n

來源

2016-02-17 13:41:11 Alessiox

找出k-均值聚類中簇的質心座標

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