我有一组矩形，我需要根据它们之间的欧氏距离将它们聚集在一起。附图中解释了这种情况。 
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一种可能的方法是取每个矩形的中心并使用 K 均值对中心点进行聚类(距离函数将是 XY 平面中的欧氏距离)。但是，我想知道是否有任何其他方法可以解决这个问题，它不是通过中心点来近似矩形，而是考虑矩形的实际形状。
最佳答案
查看算法，例如 DBSCAN和 OPTICS只要您可以定义它们之间的距离(例如最小矩形到矩形的距离)，它就可以用于任意数据类型。
K-means 可能不太好，因为它是为具有平方欧氏距离(= 平方和，簇内方差)的点数据设计的。
关于algorithm - 聚类一组矩形，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16628295/