我一直在尝试对多个URL数据集(每个大约100万个)进行聚类，以找出每个URL的原文和拼写错误。我决定使用levenshtein距离作为相似性度量，同时使用dbscan作为聚类算法，因为k-means算法不起作用，因为我不知道聚类的数量。我在使用Scikit-learn的dbscan实现时遇到了一些问题。下面的代码片段适用于我使用的格式的小型数据集，但由于它是预先计算整个距离矩阵，因此需要O(n^2)的空间和时间，这对于我的大型数据集来说太多了。我已经运行了好几个小时，但它最终占用了我电脑的所有内存。lev_similarity=-1*np.array([[distance.leven
我正在尝试在MR上实现DBSCAN并使用我粘贴在下面的链接中的直觉http://codingwiththomas.blogspot.com/2012/05/distributed-dbscan-intuition.htmlBestprogramminglanguagetoimplementDBSCANalgorithmqueryingaMongoDBdatabase?我的问题是如何计算初始距离矩阵。我不想运行hadoop作业只是为了计算距离矩阵并将其存储在内存中，因为这不是一个好的设计。有什么建议么。 最佳答案 感谢阅读我的博客。是
其实我不知道map()的key和value应该是什么，输入格式和输出格式应该是什么。如果我通过map()一次读取一个点，那么如何使用一个点来计算邻居，因为还没有读取剩余的点。 最佳答案 DBSCAN不是一种令人尴尬的并行算法。将其表示为map-reduce并非易事。您将需要采用一些技巧(例如对数据进行分区，并将每个值映射到分区)，或者完全重新设计算法。关于并行DBSCAN的文章很多。您可能能够在类似map-reduce的框架中运行其中一些，或者至少在自定义(非map-reduce)YARN引擎上运行。
我一直在寻找3维点的DBSCAN实现，但运气不佳。有谁知道我处理这个问题的图书馆或有这方面的经验吗？我假设DBSCAN算法可以处理3个维度，方法是将e值设为半径度量，并将点与点之间的距离设为欧氏分离。如果有人尝试实现此方法并愿意分享，我们也将不胜感激，谢谢。 最佳答案 您可以将sklearn用于DBSCAN。这是一些对我有用的代码-fromsklearn.clusterimportDBSCANimportnumpyasnpdata=np.random.rand(500,3)db=DBSCAN(eps=0.12,min_samples
我正在尝试理解由scikit(http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html)实现的DBSCAN算法的示例。我换了行X,labels_true=make_blobs(n_samples=750,centers=centers,cluster_std=0.4)使用X=my_own_data，因此我可以将自己的数据用于DBSCAN。现在，变量labels_true是make_blobs的第二个返回参数，用于计算结果的一些值，如下所示:print"Homogeneity:%0.3f"%metrics.ho
我有以下内容:一个数以千计的数据集一种计算相似度的方法，但数据点本身我无法在欧几里德空间中绘制它们我知道DBSCAN应该支持自定义距离度量，但我不知道如何使用它。假设我有一个函数defsimilarity(x,y):returnsimilarity...我有一个可以成对传递给该函数的数据列表，在使用scikit-learn的DBSCAN实现时如何指定它？理想情况下，我想做的是获取集群列表，但我一开始不知道如何开始。还有很多术语让我感到困惑:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.ht
根据我对DBSCAN的理解，您可以指定epsilon，例如100米，并且—因为DBSCAN考虑了密度可达性而不directdensity-reachability寻找簇时——最终得到一个簇，其中任意两点之间的最大距离大于100米。在更极端的可能性中，您似乎可以将epsilon设置为100米并最终得到1公里的集群:see[2][6]inthisarrayofimagesfromscikitlearn有关何时可能发生的示例。(我非常愿意被告知我是个彻头彻尾的白痴，如果这就是这里发生的事情，我会误解DBSCAN。)是否有像DBSCAN这样基于密度的算法，但考虑了集群中任意两点之间最大距离的某
我有一个包含纬度和经度对的数据框。这是我的数据框的样子。order_latorder_long019.11184172.910729119.11134272.908387219.11134272.908387319.13781572.914085419.11967772.905081519.11967772.905081619.11967772.905081719.12021772.907121819.12021772.907121919.11967772.9050811019.11967772.9050811119.11967772.9050811219.11186072.91134
文章目录DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==MatplotlibPyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral颜色分配====pythonnumpy中linspace函数====enumerate()函数====plt.scatter（）绘制散点图==整体代码DBSCAN聚类算法基本思想看看维基百科的解释DBSCAN的核心就是簇的扩张，先确定一个没有访问过的点，如果该点满足条件（设置的eps内有足够的阈值）那就标记为核心点，然后在该点创建一个新的簇，将该点领
文章目录DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==MatplotlibPyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral颜色分配====pythonnumpy中linspace函数====enumerate()函数====plt.scatter（）绘制散点图==整体代码DBSCAN聚类算法基本思想看看维基百科的解释DBSCAN的核心就是簇的扩张，先确定一个没有访问过的点，如果该点满足条件（设置的eps内有足够的阈值）那就标记为核心点，然后在该点创建一个新的簇，将该点领
