如何计算每个点都是d维的平均值
How to calculate the mean of points each of which is of d-dimension
在kmeans聚类算法中，当每个点都是d维大小时，如何计算所有点的均值？换句话说，我这里的问题实际上是当点的维度大于1时如何进行均值运算。
例如，假设我的数据集是 3-dim。假设有一个带有质心 [1,2,3] 的簇，它的点是 [3,5,4], [4,6,2], [6,5,7], [8,1,2]，现在我不知道如何计算这 4 个点之间的平均值，因为每个点都是 3D 的。
谢谢。
您对每个维度执行与在一个维度中相同的操作。对于积分 [3,5,4], [4,6,2], [6,5,7], [8,1,2]，您将获得 [5.25, 4.25, 3.75]
在kmeans聚类算法中，当每个点都是d维大小时，如何计算所有点的均值？换句话说，我这里的问题实际上是当点的维度大于1时如何进行均值运算。
例如，假设我的数据集是 3-dim。假设有一个带有质心 [1,2,3] 的簇，它的点是 [3,5,4], [4,6,2], [6,5,7], [8,1,2]，现在我不知道如何计算这 4 个点之间的平均值，因为每个点都是 3D 的。
谢谢。
您对每个维度执行与在一个维度中相同的操作。对于积分 [3,5,4], [4,6,2], [6,5,7], [8,1,2]，您将获得 [5.25, 4.25, 3.75]