python - 最近簇距离(无质心)

Question

我有兴趣查找空间数据集中最近邻簇距离的分布(经度、纬度)。我的聚类标准很简单，这意味着当两个点彼此相邻时，它们属于同一个聚类，并且聚类中的最小点数为 1。为此，我使用 sklearn.cluster.DBSCAN。聚类后​​，我想找到每个聚类到最近聚类的距离，这就是我遇到问题的地方。我发现的所有内容都会计算簇的质心之间的最近邻距离，我想使用边界来代替。

目前，我的做法是从一个簇中取出所有点，然后计算该簇中每个点与其余簇中所有点的距离，最后取最小距离。然而，正如你可以想象的那样，这是非常低效的，并且计算需要很长时间。

有人知道如何正确执行此操作吗？

Answer 1

使用近邻分类器。

但是在所有点中，而不是聚类中心!

Sklearn 具有实用函数，可以比计算所有距离更快地找到最近邻居，例如使用 kd 树。