DBSCAN 绘制非几何数据

Question

我使用sklearn cluster-algorithm dbscan 来获取我的数据集群。 数据：基于十六进制字符串的非几何对象

我使用一个简单的距离来创建一个距离矩阵作为 dbscan 的输入，从而产生预期的集群。

问题是否可以像demo 中那样创建这些集群结果的图

我没有通过搜索找到解决方案。 我需要以图形方式展示对象和集群彼此之间的相似性。

由于我将 python 用于所有事情（在该项目中），我希望能在 python 中选择一个解决方案。

Answer 1

我不使用python，所以我不能给你示例代码。

如果您的数据不是二维的，您可以尝试使用多维缩放找到一个好的二维近似值。

本质上，它需要一个输入矩阵（它应该满足三角不等式，并且理想情况下是从某个向量空间中的欧几里得距离推导出来的；但如果不严格成立，您通常可以获得很好的结果）。然后它会尝试找到具有相同距离的最佳二维数据集。