K-Means 算法，计算平方误差？

Question

对于这个手动使用 k-mean 算法的示例，您如何计算平方误差？

我正在尝试找出如何对特定数据集使用平方误差。

所以我想知道他们是如何得到平方误差值“14.5”、“15.94”和“9.60”的

我知道聚类中心是 x 和 y 的聚类点值的平均值，聚类点是每个实例。但是我不明白他们是如何算出平方误差的。

Answer 1

点P相对于其簇中心C的"squared error"是P与C的距离的平方；即，(Px - Cx)^2 + (Py - Cy)^2.

整个聚类的平方误差是所有点的计算总和。例如，结果 1 的平方误差计算如下。

   Px    Cx         Py    Cy

  (1.0 - 2.67)^2 + (4.5 - 4.67)^2  
+ (2.0 - 2.67)^2 + (3.5 - 4.67)^2  
+ (5.0 - 2.67)^2 + (6.0 - 4.67)^2  
+ (1.0 - 2.00)^2 + (1.5 - 1.83)^2  
+ (2.0 - 2.00)^2 + (1.5 - 1.83)^2  
+ (3.0 - 2.00)^2 + (2.5 - 1.83)^2

K-Means 算法，计算平方误差？

K-Means Algorithm, Working out Squared Error?

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