Algorithm 放置N个点以最小化到点列表的距离

给定二维平面上的点列表，如何在平面上放置N个点，从而使从点列表到最近放置点的所有距离的总和尽可能小？环境是谨慎的，列表将包含[（0,0）；（~200:~100）]范围内的唯一点

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最好算法的最坏情况性能应该是多项式的（因此实时计算范围较小）。也欢迎任何近似值

这听起来真像你在做什么。在您的例子中，点列表是输入，点的数量N是簇的数量

不幸的是，它所做的是NP难的。但是有很多研究正在进行，有很多方法可以让它变得更好（只需向下滚动wiki页面，你就会找到一些）

此外，我怀疑会有更好的算法，因为k-均值确实被学术界大量使用。我想如果有更好的算法，他们会为这个算法运行：）

再一次，我为您介绍了数据挖掘方面最好的教程：。虽然我不知道您的目的，但这应该非常接近您的需要。

您可以获得节点列表的详细信息（权重为1）。
或者它与距离x^2的方差

您已经将问题简化为在质心区域放置N个节点的位置，在质心区域中，与其他节点的距离最小

在一个完美的世界里，你只需要把一点放在重心上。但是因为我假设你不能把两个点放在同一个地方，你需要选择重心附近

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因此，这将问题简化为只选择质量中心附近8个点中最好的一个，然后重新计算质量中心，然后再进行一次。

您是说，对于原始集合中的每个点，只计算到新集合中最近的一个点的距离吗？我被“最近放置点”弄糊涂了，但我假设你得到了一个分数，并要求你把它们放在尽可能靠近上述分数的地方。这就是你的意思吗？在这种情况下，你会把所有的点放在围绕着点的圆圈里。这听起来正是我需要的。我会调查一下。