如果我有一些随机数据集,那就说
X Y
1.2 16
5.7 0.256
128.54 6.879
0 2.87
6.78 0
2.98 3.7
... ...
x' y'
如何找到此数据集的质心坐标?
P.S。在这里我尝试了但得到了错误的结果
float Dim1[K];
float Dim2[K];
float centroidD1[K];
float centroidD2[K];
int K = 4;
int counter[K];
for(int i = 0; i < K ; i++)
{
Dim1[i] = 0;
Dim2[i] = 0;
counter[i] = 0;
for(int j = 0; j < hash["Cluster"].size(); j++)
{
if(hash["Cluster"].value(j) == i+1)
{
Dim1[i] += hash["Dim_1"].value(j);
Dim2[i] += hash["Dim_2"].value(j);
counter[i]++;
}
}
}
for(int l = 0; l < K; l++)
{
centroidD1[l] = Dim1[l] / counter[l];
centroidD2[l] = Dim2[l] / counter[l];
}
我想我选择了错误的算法,因为我得到了错误的结果。
答案 0 :(得分:1)
如果你有一个大的数据集,计算一个和除以N不是一个好主意。随着浮点累加器的增长,由于幅度差异,添加新点最终会停止工作。增量公式可能会更好,请参阅:https://math.stackexchange.com/questions/106700/incremental-averageing
如果问题数据集太大,您可以使用带有验证结果的较小数据集来验证代码的基本功能。例如,只有1个数据点或10个数据点。