使用DBSCAN中的Mahalanobis等替代距离度量标准

Question

我想使用Mahalanobis距离并结合DBSCAN。

对于NearestNeighbors您可以通过metric='mahalanobis'和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) 

但是如何用DBSCAN做到这一点？

Answer 1

看来您需要通过例如DistanceMetric。

例如，你可以使用：

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

X, y = make_classification() 
metric = DistanceMetric.get_metric('mahalanobis', V=np.cov(X)) 

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