Supongamos que $p$ es una medida de probabilidad en $R^n$ que satisface
- $p$ es absolutamente continua con respecto a la medida de Lebesgue.
- $p(D)=1$ para un conjunto convexo cerrado y acotado $D\subset R^n$ et $p(A)>0$ para todo conjunto abierto $A\subset D$ .
Dejemos que $S\subset D$ et $p(S)>\delta>0$ . También $S$ es la intersección de varios medios espacios $\{x\in R^3 | a^T x + b > 0\}$ ( $S$ es convexo). La media con respecto a $S$ se define por $$ u(S)=\frac{1}{p(S)}\int_{S} x dp(S) $$
¿Podemos demostrar que $u(S)$ no puede estar arbitrariamente cerca del límite de $S$ ?
Motivación: Me encontré con esta pregunta cuando leí el primer artículo sobre el método k-means. El documento se puede encontrar en proyectoteuclid y el archivo pdf es de libre acceso. En la cuarta página al demostrar el lema 1, el autor afirma que "un conjunto convexo de $p$ medir al menos $\delta>0$ no puede tener su media condicional arbitrariamente cerca de su límite". Pero no puedo configurar por qué es así.
Incluso si $p$ es uniforme, cómo demostrar que el baricentro de $S$ no puede estar arbitrariamente cerca del límite? ¿O la afirmación no es válida en general?