具有周期性边界条件的DBSCAN python

Question

我正在尝试使用sklearn.cluster.DBSCAN sklearn.cluster.DBSCAN来分析2D网格中的集群。http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html#sklearn.cluster.DBSCAN但我遇到过一个问题，即跨越周期性边界条件的聚类没有实现。

有没有人知道考虑周期性边界条件的实现？或者如何实现它？

/ Mikkel C

Answer 1

不需要为此修改DBSCAN。

只需滚动您自己的距离函数，而不是使用欧几里德距离。

在那里你可以很容易地实现你的周期性边界条件。

Answer 2

可以添加额外的尺寸标注以强制执行周期性边界条件。假设我想使用DBSCAN根据极坐标中的角度(θ)提取点。如果我在theta上运行DBSCAN，1度和359度的点不会聚集在一起。但是，如果我在sin(theta)，cos(theta)上运行DBSCAN，问题就解决了。