是否可以选择在Mahalanobis距离中进行聚类,或者可以轻松地与Opencv一起使用
cv2.kmeans
在python中运行?
答案 0 :(得分:5)
documentation在构造函数中没有显示任何参数,否则会改变距离度量。实际上,访问git上的kmeans.cpp源代码,你可以从这样的行看到欧几里德距离(即normL2Sqr
)是硬编码的:
const double dist = normL2Sqr(sample, center, dims);
如果您愿意使用 sklearn scipy来获取kmeans,可以查看this question以了解如何指定自己的距离指标。