我了解关于可作为点测量的数据点的聚类误差的计算（即2,7或-3.2，3.4）我们可以通过以下等式C =（X1 + X2 + X3 ）/ 3（如果群集具有三个数据点）。然后我们将误差作为数据点距质心的距离进行测量。
但是，如果要对图像进行聚类，则每个语音确实没有任何数据点。我们可能拥有的是像像素亮度或像素色调这样的度量。然后，我们需要计算一个最能代表整个图片或整个图片区域的值。从这个值中，我可以得到与数据集中所有其他图像值的相似性值。
我的问题是，我不知道或不知道群集的错误是从哪里计算的。我知道群集的质心（它将是一幅特定的图像），但是我将如何计算群集本身的误差？