Question

我有一个（n_sample x 2）数组，我想在sklearn.neighbors.KDTree中使用KDTree对它们进行聚类。

我有这段代码：

from sklearn.neighbors import KDTree
import numpy as np
np.random.seed(0)
X = np.random.random((10, 2))
tree = KDTree(X, leaf_size=2)

现在我想提取树叶中的点，以便每个叶子可以成为一个簇。同一叶子中的点属于同一个群集。

在上面的示例中，因为最大leaf_size是2，我们将有大约10/2 = 5个群集。

我想要的是，给定X中的一个点（例如X [0]），树可以给我这些点所属的树叶的索引。

Answer 1

最大叶子大小2意味着每个叶子可以有n到n / 2个用户。但是你忘记了非叶子节点。

kd-tree将在根中有1个元素，在第二层中有2个元素（不 close），然后你将有4个叶子节点和剩余的7个对象。因此，只看叶子，就丢失了三个物体。

kd-tree不会尝试聚集点。对于kd树来说，在两个节点中具有完全相同的坐标是完全有效的！您提供的参考仅使用kd树来获得自适应网格。我不认为这是一个非常好的方法，但它非常容易。您应该自己实现它，这样您就不会构建完整的树，也不会将对象放入非叶节点。

Answer 2

这个包kdtree in Python可以通过以下方式安装：

pip install --user kdtree

可用于聚类2D点。