将 Mahalanobis 等替代距离度量与 DBSCAN 结合使用

Question

我想将Mahalanobis距离与 结合使用DBSCAN。

因为NearestNeighbors你可以通过metric='mahalanobis'并metric_params={'V': np.cov(X)}使用Mahalanobis距离。

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

但如何做到这一点DBSCAN呢？

Answer 1

上面的答案在 2021 年初对我不起作用。今天，您不传递距离对象，而是传递带有马哈拉诺比斯协方差参数的字典。

上面的例子看起来像这样：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.cluster import DBSCAN

X, 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)