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我检查了 DBSCAN 算法，它似乎适合我的需求。您可能没有关闭的任何干净的 DBSCAN 实现，它可以通过预先计算的距离矩阵和具有所需密度的输出集群起飞？
您的输入将非常有用。
最佳答案
ELKI(位于 http://elki.dbs.ifi.lmu.de/ )可以加载二进制或 Ascii 格式的外部距离矩阵，然后在其上运行基于距离的聚类算法。
但是，某些算法(例如 k-means)无法工作，因为它们依赖于到/mean/的距离，而这显然不是预先计算的。但是例如DBSCAN 和 OPTICS 可以很好地处理预先计算的距离。
关于matrix - 一个以距离矩阵为输入的基于密度的聚类库，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7385326/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！