找出k-均值聚类中簇的质心坐标

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我有大量的数据。我已经在我的数据上实现了k-means聚类。它对数据进行聚类，并在集群中绘制具有质心周围数据点的图。找出k-均值聚类中簇的质心坐标

图表如下：

但我想要得到的质心的精确x和y坐标印刷，这样我可以从质心计算的新数据点的距离，使以找出新数据所属的集群。（测试点; ctrs]）％测试点为1x10，D将为20x20 [距离测试点ID] = min（D（1,2：结束）），）我无法理解[distance testpointID] = min（D（1,2：end））实际上是什么吗？请帮助我！

来源

2016-02-17 user5939997

尝试使用**文档**！ –

和**停止重新发布相同的问题**：[关于k-means聚类在MATLAB中的查询]（http://stackoverflow.com/questions/35359104/query-regarding-k-means-clustering-in-matlab） –

这是从 Matlab help for the kmeans function

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

这意味着你可以调用kmeans有两个输出参数。第一个将包含你的点数，第二个是你正在寻找的质心位置。

来源

2016-02-17 12:38:37 wsj

如果您已使用Matlab函数，则质心是第二个输出参数。但是，如果您自己实施了K-Means，则必须通过考虑其定义手动评估这些质心。对于给定的聚类，质心不过是与该聚类关联的点之间的平均值。
如果您有任务{point; cluster}，您可以轻松评估质心：假设您有一个给定的集群，其中n分配给它，这些点是a1,a2,...,an。您可以使用以下方法评估此群集的质心：

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

来源

2016-02-17 13:41:11 Alessiox

找出k-均值聚类中簇的质心坐标

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