在H2o-KMEANS聚类中求点到簇质心的距离

Question

在H2O-KMeans星团中。有没有办法计算出数据集中每个点到簇质心的实际距离？ 目前H2o给出了所传递数据的预测聚类，但如何获得一个点距其聚类质心的距离的最佳方法。在

我打算用这个来检测异常，在远离质心的点被视为异常。我没有使用apachespark，但是我打算尝试使用Sparking Water，但是h2oapi似乎没有显示从集群质心获得每个点距离的最佳方法。在

Answer 1

不幸的是，目前还没有从R或Python中实现这一点的方法。H2O在Java中有一个方法，但它从未在R/Python中公开过，所以我为这个here添加了一个问题。

同时，您可以编写自定义代码来执行此操作，也可以使用深度学习的自动编码器进行异常检测（示例见tutorial）。