我已经找到了以下关于群集间和群集内距离的公式,我不确定我是否理解它们是如何工作的.
群集间距离
上面的公式中不应该有平方根吗？
群集间和群集内：
为什么j指数从N 1开始？而不是从1到N2？
哪一个是正确的？或者有任何等价物吗？或者我应该寻找质心之间的距离？看起来很简单.群集内距离怎么样？
我发现维基百科公式http://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis#Internal_evaluation更难理解.
我需要计算这个距离以便正确分组颜色以创建减少的调色板,所以我认为这些距离越精确,灌浆越准确(公式代替簇间距离之间的距离) ).矢量是三维的(RGB分量).
最佳答案 很多算法并没有真正使用“距离”.
k-means例如最小化方差,即你在这里看到的平方和.现在平方和是欧几里德距离的平方,所以可以说这个算法也试图最小化欧几里德距离;但算法的“自然”公式不使用欧几里德距离,而是使用平方和.如果我没有弄错的话,同样也适用于Ward聚类,你应该使用方差计算它,而不是欧几里德距离.
请注意,如果您最小化z ^ 2,并且z不能为负,那么您还最小化了z.
