python - 如何将 sklearn 的 DBSCAN 与球面度量一起使用？

Question

我有一组分布在球体上的数据，我试图了解必须为 scikit-learn 分发的函数 DBS​​CAN 提供哪些指标。它不能是欧几里得度量，因为点分布的度量不是欧几里得。在 sklearn 数据包中，是否有针对此类情况实施的度量标准，或者将数据划分为小子集是最简单（如果冗长且乏味）的方法吗？

PS我是python的菜鸟

PPS 如果我“预计算”指标，我必须以什么形式提交我的预计算数据？像这样？

0 - 事件1 - 事件2 - ...

事件 1 - 0 - 距离（事件 1，事件 2） - ...

事件 2 - 距离（事件 1，事件 2） - 0

请帮忙？

Answer 1

你试过metric="precomputed"吗？

然后将距离矩阵而不是DBSCAN.fit数据传递给函数。

从文档中：

X数组 [n_samples, n_samples] 或 [n_samples, n_features] ：

样本之间的距离数组，或特征数组。该数组被视为特征数组，除非该度量被指定为“预先计算”。