2011-11-23 3 views

답변

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속성 가중치를 기준으로 두 점 사이의 거리를 계산하는 함수를 정의 할 수 있습니다. 이 예제는 가중 유클리드 거리가됩니다

특히 데이터 세트의 각 포인트에 대해 k 개의 속성이 있고 속성의 해당 가중치가 d1, d2, .., dk이면 두 점 X와 Y 사이의 거리

D (X, Y) = 합 (디 * (사이 - 일)^2) I = 1,2..k 사이는 제 i의 값이 점 X.

경우에 대한 특성이다 가중치는 마하 라 노비스 거리까지 감소하는 속성의 분산의 역수입니다.

http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance

거리 함수를 정의하면 K- 평균을 사용하여 데이터를 클러스터링 할 수 있습니다.

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