將距離矩陣作爲輸入的基於密度的聚類庫

Question

需要尋找基於開放/自由密度的聚類庫的幫助，該庫以距離矩陣作爲輸入，並返回其中包含每個元素的聚類，距離每個元素的距離最大爲「x」簇中的其他元素（基本上返回指定密度的簇）。

我檢查了DBSCAN算法，它似乎適合我的需要。 DBSCAN的任何干淨的實現，你可能沒有關閉，它可以預先計算距離矩陣，並輸出具有所需密度的簇？

您的輸入將非常有用。

Answer 1

ELKI（在http://elki.dbs.ifi.lmu.de/）可以以二進制或Ascii格式加載外部距離矩陣，然後在其上運行基於距離的聚類算法。

某些算法如k-means不能正常工作，因爲這些算法依賴於/ mean /的距離，顯然這不是預先計算的。但例如DBSCAN和OPTICS可以在預計算距離下正常工作。

Answer 2

我還沒有嘗試過了，但是我正在尋找類似的東西橫跨這條巨蟒實現DBSCAN的傳來：

http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html#example-cluster-plot-dbscan-py

Answer 3

Matlab file exchange has an implementation這是簡單的，以適應預計算矩陣。只需在您的代碼的功能外部刪除對pdist1的呼叫。