在 Python 中计算位置数据的 K 均值聚类

Question

我有一个用户及其音乐播放的数据集，每个播放都有位置数据。对于每个用户，我想对他们的播放进行聚类，以查看他们是否在给定位置播放音乐。

我计划使用 sci-kit learn k-means 包，但如何让它处理位置数据，而不是默认的欧几里德距离？

一个它工作的例子真的会对我有帮助！

Answer 1

不要将 k 均值与欧几里德距离以外的任何距离一起使用。

K-means不适用于其他距离度量（请参阅曼哈顿距离的 k-medians，k-medoids 又名。任意其他距离函数的 PAM）。

k-means的概念是方差最小化。方差本质上与平方欧氏距离相同，但与其他距离不同。

您考虑过 DBSCAN 吗？sklearn 应该有 DBSCAN，而且它现在应该有索引支持以使其更快。