python - 如何在sklearn中为SpectralCluster使用曼哈顿距离

Question

我正在尝试在 Sklearn 中为 SpectralClustering() 使用曼哈顿距离。我试图将 affinity 参数设置为 manhattan，但出现以下错误。

ValueError: Unknown kernel 'manhattan'

我应该使用什么正确的内核名称？任何人都可以帮忙吗？基本上，我想使用 SpectralClustering 使用 manhattan 距离度量来实现 kmeans。

这里是设置 SpectralClustering() 的代码行:

clustering = SpectralClustering(n_clusters=10, affinity='manhattan', assign_labels="kmeans")
clustering.fit(X)

Answer 1

official documentation on Spectral Clustering告诉您可以使用 sklearn.metrics.pairwise_kernels 支持的任何内容.不幸的是，曼哈顿距离还没有成对内核。

如果类似的东西就足够了，您可以像这样使用线性距离:

clustering = SpectralClustering(n_clusters=10, affinity='linear', assign_labels="kmeans")