python – scikit-learn kmeans自定义距离[复制]

发布时间：2020-12-20 13:51:02 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：参见英文答案 Is it possible to specify your own distance function using scikit-learn K-Means Clustering?????????????????????????????????????6个我希望使用kmeans算法来聚类一些数据,但我想使用自定义距离函数.有什么办法可以改变scikit-learn使用

参见英文答案 > Is it possible to specify your own distance function using scikit-learn K-Means Clustering?????????????????????????????????????6个
我希望使用kmeans算法来聚类一些数据,但我想使用自定义距离函数.有什么办法可以改变scikit-learn使用的距离函数吗？

我还会选择一个不同的框架/模块,它可以交换距离函数并且可以并行计算kmeans(我想加快计算速度,这是scikit-learn的一个很好的特性)

有什么建议？

解决方法

您可以尝试光谱聚类算法,它允许您输入自己的距离矩阵(根据需要计算).

它的性能对于凸边界上的K-means没有任何羡慕,但也可以解决非凸问题(检测连通性).查看更多here.

好消息是光谱聚类是also implemented in scikit-learn.

希望能帮助到你.

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!