使用点的平均位置来代表整个组是一种常见的方法，这个点被称为质心

碧波浩渺v

于 2023-08-24 06:27:03 发布

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文章标签： C/C++

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博客介绍了计算质心的基本概念及其在机器学习中用于聚类分析的重要性。通过一个简单的Python示例展示了如何利用NumPy库计算二维点集的质心，强调了质心在高维度数据处理和算法验证中的作用。

使用点的平均位置来代表整个组是一种常见的方法，这个点被称为质心。在机器学习中，我们经常需要对数据集进行聚类或分类，并计算每个类别的质心。因此，编写一个测试程序来确定质心是非常必要的。

下面是一个简单的Python程序，用于计算二维平面上一组点的质心：

import numpy as np

def compute_centroid(points):
    num_points, num_dims = points.shape
    centroid = np.zeros(num_dims

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