不幸的是，没有：scikit-learn当前的k-means实现仅使用欧几里得距离。将k均值扩展到其他距离并非易事，...
To: scikit-learn-general@lists.sourceforge.net Subject: Re: [Scikit-learn-general] kmeans distance function not configurable If you want a Mahalanobis distance, though, you can instead just transform your data using the Cholesky decomposition of the distance matrix. -Ken On Tue, Apr 2, 2013 ...
random.sample( X, k ) delta: relative error, iterate until the average distance to centres is within delta of the previous average distance maxiter metric: any of the 20-odd in scipy.spatial.distance "chebyshev" = max, "cityblock" = L1, "minkowski" with p= or a function( Xvec, centre...
在scikit-learn中,你可以通过metric参数来指定距离度量函数。在K-Means中,通常使用euclidean表示欧氏距离。为了使用自定义的距离度量,你需要定义一个函数,并将其传递给K-Means模型的metric参数。 以下是一个简单的例子,演示如何定义和使用自定义的距离度量函数: fromimport fromimport importas #生成一些示例数据 300442...
Sklearn聚类算法的K-means算法 K-means聚类算法 聚类算法的过程: 随机选择k个中心 遍历所有样本,把样本划分到距离最近的一个中心 划分之后就有K个簇,计算每个簇的平均值作为新的质心 重复步骤2,直到达到停止条件 停止:聚类中心不再发生变化;所有的距离最小;迭代次数达到设定值 ...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means
这里有一个小的kmeans，它使用scipy.spatial.distance中的20多个距离中的任何一个，或者是一个用户函数...
scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
不幸的是，没有：scikit-learn当前的k-means实现仅使用欧几里得距离。
We had a case where we wanted to use Levenshtein distance instead of the usual euclidean_distances. We ended monkey-patching the cluster module. I think it'll be nice to add another parameter to KMeans class which is a user defined distance function. If it's not defined then the code wi...