Scikit-learn: Exemples utilisant une matrice de distance précalculée pour le clustering

Créé le 11 déc. 2015 · 4Commentaires · Source: scikit-learn/scikit-learn

Bonjour, je souhaite utiliser des méthodes de clustering avec une matrice de distance précalculée (NxN). J'ai trouvé que DBSCAN a un attribut "métrique" mais je ne trouve pas d'exemples à suivre. Peux-tu aider s'il te plait. Des exemples d'autres méthodes de regroupement sont également très utiles. Merci.

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celiafish

Commentaire le plus utile

sur quelle partie n'êtes-vous pas clair?
utilisez metric="precomputed" et fournissez comme X une matrice de similarité précalculée.
Voir http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/manifold/plot_mds.html pour un exemple utilisant MDS.

amueller le 11 déc. 2015

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Tous les 4 commentaires

amueller le 11 déc. 2015

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non, ce n'est pas faisable algorithmiquement pour k signifie

jnothman le 9 févr. 2018

Pouvons-nous changer le type de distance en similarité cosinus ? Merci!

isukrit le 9 févr. 2018

non. Nous avons un PR en préparation pour K medoid qui est un algorithme connexe
qui peut prendre une métrique de distance arbitraire. Essayez-le : #7694. K signifie
doit calculer à plusieurs reprises la distance euclidienne de chaque point à un
vecteur arbitraire et nécessite que la moyenne soit significative ; ça ne peut pas marcher
avec une métrique de votre choix.

jnothman le 9 févr. 2018

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