使用替代距离度量如马哈拉诺比斯与DBSCAN

我想将Mahalanobis距离与DBSCAN结合使用。

对于NearestNeighbors,你可以传递metric='mahalanobis'metric_params={'V': np.cov(X)}来使用Mahalanobis距离。

DBSCAN(eps=0.15, min_samples=8, metric='...', algorithm='brute', leaf_size=30, n_jobs=-1)

但如何在DBSCAN中使用呢?


回答:

在2021年初,上述答案对我不起作用。现在,你不需要传递一个距离对象,而是传递一个包含马哈拉诺比斯协方差参数的字典。

上面的例子看起来会像这样:

import numpy as npfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.cluster import DBSCANX, y = make_classification()sklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.15, min_samples=8, metric='mahalanobis', metric_params={'V':np.cov(X)}, algorithm='brute', leaf_size=30, n_jobs=-1)

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