Math 点的数学聚类

大家好，这是一个非常简单的问题，但我的头脑有点空虚，在互联网上似乎找不到任何令人满意的结果

给定一组二维点x，y，如何确定它们组合在一起的紧密程度

谢谢

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我想举个例子会有帮助。。我试图测量瞄准目标时的抖动，所以我有射手瞄准的每个点，我想看看它们是否稳定或移动

一种简单的方法是计算包含所有点的边界框，并由此计算面积，然后将面积值除以点数，得到每个面积的点数。这可能足够了，取决于您需要它做什么，但可能相当不准确。

一种简单的方法是计算包含所有点的边界框，并由此计算面积，然后将面积值除以点数，得到每个面积的点值。这可能足够了，这取决于您需要它做什么，但可能相当不准确。

这取决于您对紧密分组的定义。一种可能性是，或相应的。粗略地说，这将为您提供一个距离中心点的平均距离，该距离可以定义为已知点，也可以定义为数据集的平均值

对于一组二维点，可以定义为：

stddev = sqrt(var) = sqrt(1/N * SUM { (x - x0)^2 + (y - y0)^2 })

其中x0，y0是样本平均值，即所有点的平均值

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此指标对异常值的敏感度低于边界框指标。

这取决于您对紧密分组的定义。一种可能性是，或相应的。粗略地说，这将为您提供一个距离中心点的平均距离，该距离可以定义为已知点，也可以定义为数据集的平均值

对于一组二维点，可以定义为：

stddev = sqrt(var) = sqrt(1/N * SUM { (x - x0)^2 + (y - y0)^2 })

其中x0，y0是样本平均值，即所有点的平均值

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此指标对异常值的敏感度低于边界框指标。

这取决于您对紧密分组的定义。一个衡量标准可能是样本方差。我想举个例子会有所帮助。。我试图测量瞄准目标时的抖动，所以我有射手瞄准的每个点，我想看看它们是否稳定或移动。这取决于你对紧密分组的定义。一个衡量标准可能是样本方差。我想举个例子会有所帮助。。我试图测量瞄准目标时的抖动，所以我有射手瞄准的每个点，我想看看它们是否稳定或是否移动了。-1：只要一两个异常值，结果就会非常不准确。因此，相当不准确是一种轻描淡写的说法。-1：只要有一两个异常值，结果就会非常不准确。因此，相当不准确的说法是轻描淡写的。