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我有一個裝運目的地表,以lat,long爲單位。我有一個固定的起點(也是經緯度)。我想通過聚類找到其他最佳原點位置。換句話說,我想分配一個集羣質心(保持固定)並找到1,2,3。 。 。 N個其他集羣質心。 scikit學習集羣模塊有可能嗎?輸入一個固定的集羣質心,找到N個其他人(python)
我有一個裝運目的地表,以lat,long爲單位。我有一個固定的起點(也是經緯度)。我想通過聚類找到其他最佳原點位置。換句話說,我想分配一個集羣質心(保持固定)並找到1,2,3。 。 。 N個其他集羣質心。 scikit學習集羣模塊有可能嗎?輸入一個固定的集羣質心,找到N個其他人(python)
而不是爲此回收集羣,請將其視爲常規優化問題。你不想「發現結構」,但是要優化成本。
請注意地球不平坦,歐幾里德距離(即k-means)是一個壞主意。北緯1度僅在赤道與東經1度大致相同的距離。如果您的數據是例如在紐約,你有一個不可忽略的失真,你的解決方案甚至不會成爲局部最優。
如果你絕對堅持濫用kmeans,這很容易做到。
隨機選擇n-1箇中心和預定義的中心。 然後只運行1次k-means迭代。然後再次用期望的中心替換該中心。重複下一次迭代。
是的,這顯然不適用於任何情況,也不是分析的唯一部分。我只是想知道是否可以用scikit來進行探索性學習。我無法在文檔或示例中找到可以指定一個集羣質心並找到其他集合質心的示例。 – Carrie