最近的簇距离（无质心）

Question

我对寻找空间数据集（lon，lat）中最近邻居簇距离的分布感兴趣。我的聚类标准很简单，这意味着当两个点彼此相邻时，它们属于同一聚类，并且聚类中的最小点数为1。为此，我正在使用sklearn.cluster.DBSCAN。聚类后​​，我想找到每个聚类到最近的聚类的距离，这就是我遇到的问题。我发现的所有内容都会计算出群集的质心之间的最近邻居距离，而我想使用边界。

目前，我这样做是从一个聚类中获取所有点，然后计算该聚类中每个点与其余聚类中所有点之间的距离，最后求出最小距离。但是，您可以想象这是非常低效的，并且计算要花很多时间。

有人知道该怎么做吗？

Answer 1

使用Nearesr-Neighbor分类器。

但在所有点中，不是聚类中心！

Sklearn具有实用程序功能，可以使查找最近的邻居比计算所有距离（例如使用kd树）更快。