python - 在 DBSCAN 中使用 Mahalanobis 等替代距离度量

Question

我想结合使用 Mahalanobis 距离和 DBSCAN。

对于 NearestNeighbors，您可以将 metric='mahalanobis' 和 metric_params={'V': np.cov(X)} 传递给使用 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 做到这一点呢？

Answer 1

在 2021 年初，上面的答案对我不起作用。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)